論文の概要: Implicit Neural Spatial Filtering for Multichannel Source Separation in
the Waveform Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15423v1
- Date: Thu, 30 Jun 2022 17:13:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-01 15:52:18.693447
- Title: Implicit Neural Spatial Filtering for Multichannel Source Separation in
the Waveform Domain
- Title（参考訳）: 波形領域における多チャンネル音源分離のための入射型空間フィルタ
- Authors: Dejan Markovic, Alexandre Defossez, Alexander Richard
- Abstract要約: モデルはエンドツーエンドで訓練され、空間処理を暗黙的に実行する。
提案したモデルを実世界のデータセット上で評価し,そのモデルがオラクルビームフォーマの性能と一致することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.74762114632404
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a single-stage casual waveform-to-waveform multichannel model that
can separate moving sound sources based on their broad spatial locations in a
dynamic acoustic scene. We divide the scene into two spatial regions
containing, respectively, the target and the interfering sound sources. The
model is trained end-to-end and performs spatial processing implicitly, without
any components based on traditional processing or use of hand-crafted spatial
features. We evaluate the proposed model on a real-world dataset and show that
the model matches the performance of an oracle beamformer followed by a
state-of-the-art single-channel enhancement network.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,動的音響シーンにおける広い空間的位置から移動音源を分離できる単一ステージカジュアル波形から波形へのマルチチャネルモデルを提案する。
対象音と干渉音を含む2つの空間領域にシーンを分割する。
モデルはエンドツーエンドで訓練され、従来の処理や手作りの空間的特徴の使用に基づくコンポーネントなしで暗黙的に空間的処理を行う。
提案モデルは,実世界のデータセット上で評価し,oracle beamformerの性能と一致し,最先端のシングルチャネル拡張ネットワークであることを示す。
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