論文の概要: SCP-GAN: Self-Correcting Discriminator Optimization for Training Consistency Preserving Metric GAN on Speech Enhancement Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14474v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 04:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 16:09:59.380301
• Title: SCP-GAN: Self-Correcting Discriminator Optimization for Training Consistency Preserving Metric GAN on Speech Enhancement Tasks
• Title（参考訳）: SCP-GAN:音声強調課題における訓練一貫性保持基準GANのための自己補正判別器最適化
• Authors: Vasily Zadorozhnyy and Qiang Ye and Kazuhito Koishida
• Abstract要約: 本稿では,多くのGANベースSEモデルに適用可能なGANトレーニングスキームの改良について紹介する。 本稿では,SEタスク上でGAN識別器を訓練するための自己補正最適化を提案する。 提案手法をいくつかの最先端のGANベースSEモデルで検証し、一貫した改善を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.261911789087463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs) have produced significantly improved results in speech enhancement (SE) tasks. They are difficult to train, however. In this work, we introduce several improvements to the GAN training schemes, which can be applied to most GAN-based SE models. We propose using consistency loss functions, which target the inconsistency in time and time-frequency domains caused by Fourier and Inverse Fourier Transforms. We also present self-correcting optimization for training a GAN discriminator on SE tasks, which helps avoid "harmful" training directions for parts of the discriminator loss function. We have tested our proposed methods on several state-of-the-art GAN-based SE models and obtained consistent improvements, including new state-of-the-art results for the Voice Bank+DEMAND dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,GAN(Generative Adversarial Networks)は,音声強調(SE)タスクの大幅な改善を実現している。 しかし、訓練は難しい。 本稿では,多くのGANベースSEモデルに適用可能なGANトレーニングスキームの改良について紹介する。 フーリエ変換と逆フーリエ変換による時間領域と時間領域の不整合を対象とする一貫性損失関数を用いることを提案する。 また,SEタスク上でGAN識別器を訓練するための自己補正最適化も提案し,識別器損失関数の一部に対する「有害な」訓練方向の回避を支援する。 我々は,最先端のganベースseモデル上で提案手法をテストし,音声バンク+オンデマンドデータセットの最新の結果を含む一貫した改善を行った。

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