Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffPhase: Generative Diffusion-based STFT Phase Retrieval

論文の概要: DiffPhase: Generative Diffusion-based STFT Phase Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04332v1
Date: Tue, 8 Nov 2022 15:50:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 17:29:57.041179
Title: DiffPhase: Generative Diffusion-based STFT Phase Retrieval
Title（参考訳）: DiffPhase: 生成拡散に基づくSTFT位相検索
Authors: Tal Peer, Simon Welker, Timo Gerkmann
Abstract要約: 拡散確率モデルは最近、音声強調や合成を含む様々なタスクで使われている。本研究は,位相探索に特化して音声強調拡散モデルを適用し,音声領域における過去の研究に基づいて構築する。音声品質とインテリジェンス指標を用いた評価は, 位相探索作業に拡散アプローチが適していることを示し, 性能は古典的手法と近代的手法に勝っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.16865739526702
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion probabilistic models have been recently used in a variety of tasks, including speech enhancement and synthesis. As a generative approach, diffusion models have been shown to be especially suitable for imputation problems, where missing data is generated based on existing data. Phase retrieval is inherently an imputation problem, where phase information has to be generated based on the given magnitude. In this work we build upon previous work in the speech domain, adapting a speech enhancement diffusion model specifically for STFT phase retrieval. Evaluation using speech quality and intelligibility metrics shows the diffusion approach is well-suited to the phase retrieval task, with performance surpassing both classical and modern methods.
Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルは最近、音声強調や合成を含む様々なタスクで使われている。生成的アプローチとして、拡散モデルは既存のデータに基づいて欠落データを生成する計算問題に特に適していることが示されている。位相検索は本質的に、与えられた大きさに基づいて位相情報を生成する必要がある計算問題である。本研究は,STFT位相探索に特化して音声強調拡散モデルを適用し,音声領域における先行研究に基づいて構築する。音声品質とインテリジェンス指標を用いた評価は, 位相探索作業に拡散アプローチが適していることを示し, 性能は古典的手法と近代的手法に勝っている。

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