論文の概要: Iterative autoregression: a novel trick to improve your low-latency speech enhancement model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01751v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 12:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:11:52.938179
• Title: Iterative autoregression: a novel trick to improve your low-latency speech enhancement model
• Title（参考訳）: 反復的自己回帰:低遅延音声強調モデルを改善する新しいトリック
• Authors: Pavel Andreev, Nicholas Babaev, Azat Saginbaev, Ivan Shchekotov
• Abstract要約: ストリーミングモデルは、リアルタイム音声強調ツールの重要なコンポーネントである。 本稿では,自己回帰型低遅延音声強調モデルの訓練手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Streaming models are an essential component of real-time speech enhancement tools. The streaming regime constrains speech enhancement models to use only a tiny context of future information, thus, the low-latency streaming setup is generally assumed to be challenging and has a significant negative effect on the model quality. However, due to the sequential nature of streaming generation, it provides a natural possibility for autoregression, i.e., using previous predictions when making current ones. In this paper, we present a simple, yet effective trick for training of autoregressive low-latency speech enhancement models. We demonstrate that the proposed technique leads to stable improvement across different architectures and training scenarios.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングモデルは、リアルタイム音声強調ツールの重要なコンポーネントである。 ストリーミングレシエーションは、音声強調モデルに将来の情報の小さなコンテキストのみを使用するよう制約するので、低レイテンシのストリーミング設定は一般的に困難であり、モデルの品質に重大な悪影響を及ぼすと仮定される。 しかしながら、ストリーミング生成のシーケンシャルな性質から、現在の生成時に以前の予測を使用することで、自己回帰の自然な可能性を提供する。 本稿では,自己回帰型低遅延音声強調モデルの訓練をシンプルかつ効果的に行う手法を提案する。 提案手法がアーキテクチャやトレーニングシナリオにまたがって安定した改善をもたらすことを示す。

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