論文の概要: Towards Improved Room Impulse Response Estimation for Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04473v2
• Date: Sun, 19 Mar 2023 20:23:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 02:27:20.178763
• Title: Towards Improved Room Impulse Response Estimation for Speech Recognition
• Title（参考訳）: 音声認識のための室内インパルス応答推定の改善
• Authors: Anton Ratnarajah, Ishwarya Ananthabhotla, Vamsi Krishna Ithapu, Pablo Hoffmann, Dinesh Manocha, Paul Calamia
• Abstract要約: 遠距離場自動音声認識(ASR)におけるブラインドルームインパルス応答(RIR)推定システムを提案する。 まず、改良されたRIR推定と改善されたASR性能の関連性について、ニューラルネットワークを用いたRIR推定器の評価を行った。 次に、残響音声からRIR特徴を符号化し、符号化された特徴からRIRを構成するGANベースのアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.04440557465013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel approach for blind room impulse response (RIR) estimation systems in the context of a downstream application scenario, far-field automatic speech recognition (ASR). We first draw the connection between improved RIR estimation and improved ASR performance, as a means of evaluating neural RIR estimators. We then propose a generative adversarial network (GAN) based architecture that encodes RIR features from reverberant speech and constructs an RIR from the encoded features, and uses a novel energy decay relief loss to optimize for capturing energy-based properties of the input reverberant speech. We show that our model outperforms the state-of-the-art baselines on acoustic benchmarks (by 17\% on the energy decay relief and 22\% on an early-reflection energy metric), as well as in an ASR evaluation task (by 6.9\% in word error rate).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,下流アプリケーションシナリオであるfar-field automatic speech recognition (asr)の文脈において,ブラインドルームインパルス応答(rir)推定システムに対する新しいアプローチを提案する。 まず、改良されたRIR推定と改善されたASR性能の関連性について、ニューラルネットワークを用いたRIR推定器の評価を行った。 次に、残響音声からRIR特徴を符号化し、その符号化された特徴からRIRを構成するGANに基づく生成的逆数ネットワーク(generative adversarial network)を提案する。 本モデルは,ASR評価課題(単語誤り率6.9 %)において,音響ベンチマーク(エネルギー崩壊緩和率17 %,早期反射エネルギー測定率22 %)において,最先端のベースラインよりも優れていることを示す。

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