論文の概要: Wideband Audio Waveform Evaluation Networks: Efficient, Accurate
Estimation of Speech Qualities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13272v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 13:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 17:17:34.745064
- Title: Wideband Audio Waveform Evaluation Networks: Efficient, Accurate
Estimation of Speech Qualities
- Title（参考訳）: 広帯域音声波形評価ネットワーク : 効率的・高精度な音声品質推定
- Authors: Andrew Catellier and Stephen Voran
- Abstract要約: WAWEnetは広帯域オーディオ波形上で直接動作する畳み込みニューラルネットワークである。
我々は、7つの異なる品質と知能の値を密に追跡する単一のWAWEnetを提案する。
我々は、4つの主観的な音声品質の次元を追跡する第2のネットワークを構築した。
私たちは、主観的な品質スコアのみに焦点を当て、非常に高いレベルの合意を達成する第3のネットワークを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wideband Audio Waveform Evaluation Networks (WAWEnets) are convolutional
neural networks that operate directly on wideband audio waveforms in order to
produce evaluations of those waveforms. In the present work these evaluations
give qualities of telecommunications speech (e.g., noisiness, intelligibility,
overall speech quality). WAWEnets are no-reference networks because they do not
require ``reference'' (original or undistorted) versions of the waveforms they
evaluate. Our initial WAWEnet publication introduced four WAWEnets and each
emulated the output of an established full-reference speech quality or
intelligibility estimation algorithm.
We have updated the WAWEnet architecture to be more efficient and effective.
Here we present a single WAWEnet that closely tracks seven different quality
and intelligibility values. We create a second network that additionally tracks
four subjective speech quality dimensions. We offer a third network that
focuses on just subjective quality scores and achieves very high levels of
agreement. This work has leveraged 334 hours of speech in 13 languages, over
two million full-reference target values and over 93,000 subjective mean
opinion scores.
We also interpret the operation of WAWEnets and identify the key to their
operation using the language of signal processing: ReLUs strategically move
spectral information from non-DC components into the DC component. The DC
values of 96 output signals define a vector in a 96-D latent space and this
vector is then mapped to a quality or intelligibility value for the input
waveform.
- Abstract（参考訳）: 広帯域オーディオ波形評価ネットワーク (wawenets) は、広帯域オーディオ波形を直接操作し、それらの波形の評価を生成する畳み込みニューラルネットワークである。
本研究では,これらの評価により,電気通信音声の品質(例えば,ノイズ,不明瞭性,全体的な音声品質)が提供される。
WAWEnetは、評価する波形の ''reference' (オリジナルまたは非歪)' バージョンを必要としないため、参照ネットワークではない。
我々の最初のWAWEnetは4つのWAWEnetを導入し、それぞれが確立された完全参照音声品質またはインテリジェンス推定アルゴリズムの出力をエミュレートした。
我々はWAWEnetアーキテクチャをより効率的かつ効果的に更新した。
ここでは、7つの異なる品質とインテリジェンス値を密に追跡する単一のWAWEnetを示す。
4つの主観的音声品質の次元を追跡する第2のネットワークを構築する。
私たちは、主観的品質スコアのみに焦点を当て、非常に高いレベルの合意を達成する第3のネットワークを提供します。
この研究は13言語で334時間のスピーチ、200万以上の完全な参照目標値、93,000以上の主観的平均評価スコアを活用している。
また、WAWEnetの動作を解釈し、信号処理の言語を用いてその動作の鍵を識別する:ReLUは、スペクトル情報をDC成分からDC成分へ戦略的に移動させる。
96の出力信号の直流値は96-Dの潜在空間におけるベクトルを定義し、このベクトルを入力波形の品質または可視値にマッピングする。
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