論文の概要: Utterance Weighted Multi-Dilation Temporal Convolutional Networks for Monaural Speech Dereverberation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08455v1
• Date: Tue, 17 May 2022 15:56:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 16:14:42.727426
• Title: Utterance Weighted Multi-Dilation Temporal Convolutional Networks for Monaural Speech Dereverberation
• Title（参考訳）: 単音節発声のための重み付け重み付き重み付き時間畳み込みネットワーク
• Authors: William Ravenscroft and Stefan Goetze and Thomas Hain
• Abstract要約: 時間的畳み込みネットワーク(TCN)における標準深度分割畳み込みを置き換えるため、重み付き多重ディレーション深度分離畳み込みを提案する。 この重み付き多重拡散時間畳み込みネットワーク(WD-TCN)は、様々なモデル構成において、TCNを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.94528951545861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech dereverberation is an important stage in many speech technology applications. Recent work in this area has been dominated by deep neural network models. Temporal convolutional networks (TCNs) are deep learning models that have been proposed for sequence modelling in the task of dereverberating speech. In this work a weighted multi-dilation depthwise-separable convolution is proposed to replace standard depthwise-separable convolutions in TCN models. This proposed convolution enables the TCN to dynamically focus on more or less local information in its receptive field at each convolutional block in the network. It is shown that this weighted multi-dilation temporal convolutional network (WD-TCN) consistently outperforms the TCN across various model configurations and using the WD-TCN model is a more parameter efficient method to improve the performance of the model than increasing the number of convolutional blocks. The best performance improvement over the baseline TCN is 0.55 dB scale-invariant signal-to-distortion ratio (SISDR) and the best performing WD-TCN model attains 12.26 dB SISDR on the WHAMR dataset.
• Abstract（参考訳）: 多くの音声技術の応用において、発声は重要な段階である。 この領域における最近の研究は、ディープニューラルネットワークモデルによって支配されている。 時間畳み込みネットワーク (TCN) は, 音声の除去作業におけるシーケンスモデリングのための深層学習モデルである。 本研究では、tcnモデルにおける標準深度分割畳み込みを置き換えるために、重み付き多重拡張深さ分離畳み込みが提案されている。 提案した畳み込みにより,ネットワーク内の各畳み込みブロックの受容領域において,TNはローカル情報を多かれ少なかれ動的に重視することができる。 この重み付き多重拡散時間畳み込みネットワーク(WD-TCN)は,様々なモデル構成において一貫してTCNより優れており,WD-TCNモデルを用いることで,畳み込みブロックの数を増やすよりもモデルの性能を向上させるためのパラメータ効率の良い手法であることが示されている。 ベースラインTCNに対する最高の性能改善は、0.55dBスケール不変信号-歪み比(SISDR)であり、WD-TCNモデルはWHAMRデータセット上で12.26dB SISDRに達する。

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