論文の概要: A weighted-variance variational autoencoder model for speech enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00990v2
• Date: Thu, 26 Oct 2023 11:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:12:55.982220
• Title: A weighted-variance variational autoencoder model for speech enhancement
• Title（参考訳）: 重み付きばらつき可変オートエンコーダモデルによる音声強調
• Authors: Ali Golmakani (MULTISPEECH), Mostafa Sadeghi (MULTISPEECH), Xavier Alameda-Pineda (ROBOTLEARN), Romain Serizel (MULTISPEECH)
• Abstract要約: パラメータ学習における各スペクトル時間枠の寄与を重み付けした重み付き分散生成モデルを提案する。 提案した生成モデルに基づいて,効率的な学習と音声強調アルゴリズムを開発する。
• 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: We address speech enhancement based on variational autoencoders, which involves learning a speech prior distribution in the time-frequency (TF) domain. A zero-mean complex-valued Gaussian distribution is usually assumed for the generative model, where the speech information is encoded in the variance as a function of a latent variable. In contrast to this commonly used approach, we propose a weighted variance generative model, where the contribution of each spectrogram time-frame in parameter learning is weighted. We impose a Gamma prior distribution on the weights, which would effectively lead to a Student's t-distribution instead of Gaussian for speech generative modeling. We develop efficient training and speech enhancement algorithms based on the proposed generative model. Our experimental results on spectrogram auto-encoding and speech enhancement demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed approach compared to the standard unweighted variance model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間周波数(tf)領域における音声先行分布の学習を含む変分オートエンコーダに基づく音声強調について述べる。 ゼロ平均複素値ガウス分布は、通常生成モデルに対して仮定され、音声情報は潜在変数の関数として分散で符号化される。 この一般的なアプローチとは対照的に、パラメータ学習における各スペクトログラム時間枠の寄与を重み付けした重み付き分散生成モデルを提案する。 重み付けにガンマ事前分布を課すことで, ガウス型ではなく, 生徒のt分布を, 音声生成モデルに効果的に導く。 提案する生成モデルに基づく効率的な学習・音声強調アルゴリズムを開発した。 スペクトログラム自動エンコーディングと音声強調に関する実験結果は,標準非重み付き分散モデルと比較して,提案手法の有効性と頑健性を示す。

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