論文の概要: Diffusion-based Generative Speech Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17327v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 13:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 20:07:54.339500
• Title: Diffusion-based Generative Speech Source Separation
• Title（参考訳）: 拡散に基づく生成音源分離
• Authors: Robin Scheibler, Youna Ji, Soo-Whan Chung, Jaeuk Byun, Soyeon Choe, Min-Seok Choi
• Abstract要約: 微分方程式(SDE)のスコアマッチングに基づく新しい単一チャネル音源分離法を提案する。 分離したソースから始まり、それらの混合を中心としたガウス分布に収束する、調整された連続時間拡散混合プロセスを構築する。 この手法は音声強調にも適しており,VoiceBank-DEMANDデータセットの先行処理と競合する性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.928990101986862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new single channel source separation method based on score-matching of a stochastic differential equation (SDE). We craft a tailored continuous time diffusion-mixing process starting from the separated sources and converging to a Gaussian distribution centered on their mixture. This formulation lets us apply the machinery of score-based generative modelling. First, we train a neural network to approximate the score function of the marginal probabilities or the diffusion-mixing process. Then, we use it to solve the reverse time SDE that progressively separates the sources starting from their mixture. We propose a modified training strategy to handle model mismatch and source permutation ambiguity. Experiments on the WSJ0 2mix dataset demonstrate the potential of the method. Furthermore, the method is also suitable for speech enhancement and shows performance competitive with prior work on the VoiceBank-DEMAND dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率微分方程式(sde)のスコアマッチングに基づく新しい単一チャネル音源分離法を提案する。 我々は, 分離源から分離した混合源を中心とするガウス分布に収束する連続時間拡散混合法を考案する。 この定式化により、スコアベース生成モデルの適用が可能となる。 まず,限界確率や拡散混合過程のスコア関数を近似するためにニューラルネットワークを訓練する。 次に、ソースを混合から徐々に分離する逆時間sdeを解決するためにそれを使う。 モデルミスマッチとソース置換のあいまいさを扱うための修正トレーニング戦略を提案する。 WSJ0 2mixデータセットの実験では、メソッドの可能性が示されています。 さらに、この手法は音声強調にも適しており、VoiceBank-DEMANDデータセットの先行研究と競合する性能を示す。

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