論文の概要: Inference and Denoise: Causal Inference-based Neural Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01189v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 15:03:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:00:02.162950
• Title: Inference and Denoise: Causal Inference-based Neural Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 推論と雑音:因果推論に基づくニューラル音声強調
• Authors: Tsun-An Hsieh, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Sabato Marco Siniscalchi, Yu Tsao
• Abstract要約: 本研究では、雑音の存在を介入としてモデル化することにより、因果推論パラダイムにおける音声強調(SE)課題に対処する。 提案した因果推論に基づく音声強調(CISE)は,ノイズ検出器を用いて間欠雑音音声中のクリーンフレームとノイズフレームを分離し,両フレームセットを2つのマスクベース拡張モジュール(EM)に割り当て,ノイズ条件SEを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.4641575757706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study addresses the speech enhancement (SE) task within the causal inference paradigm by modeling the noise presence as an intervention. Based on the potential outcome framework, the proposed causal inference-based speech enhancement (CISE) separates clean and noisy frames in an intervened noisy speech using a noise detector and assigns both sets of frames to two mask-based enhancement modules (EMs) to perform noise-conditional SE. Specifically, we use the presence of noise as guidance for EM selection during training, and the noise detector selects the enhancement module according to the prediction of the presence of noise for each frame. Moreover, we derived a SE-specific average treatment effect to quantify the causal effect adequately. Experimental evidence demonstrates that CISE outperforms a non-causal mask-based SE approach in the studied settings and has better performance and efficiency than more complex SE models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,雑音の存在を介入としてモデル化し,因果推論パラダイムにおける音声強調(se)タスクについて述べる。 提案した因果推論に基づく音声強調(CISE)は,ノイズ検出器を用いて間欠雑音音声中のクリーンフレームとノイズフレームを分離し,両フレームセットを2つのマスクベース拡張モジュール(EM)に割り当て,ノイズ条件SEを実行する。 具体的には、トレーニング中にノイズの存在をEM選択のガイダンスとして使用し、ノイズ検出器は各フレームに対するノイズの有無の予測に基づいて拡張モジュールを選択する。 さらに, 因果効果を定量的に定量化するためにSE比平均治療効果を導出した。 実験的な証拠は、CISEが研究された設定において非因果マスクベースのSEアプローチより優れており、より複雑なSEモデルよりも優れた性能と効率を有することを示している。

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