論文の概要: Leveraging Heteroscedastic Uncertainty in Learning Complex Spectral Mapping for Single-channel Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08624v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 02:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 17:01:30.058723
• Title: Leveraging Heteroscedastic Uncertainty in Learning Complex Spectral Mapping for Single-channel Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 単チャンネル音声強調のための複素スペクトルマッピング学習における不確かさの活用
• Authors: Kuan-Lin Chen, Daniel D. E. Wong, Ke Tan, Buye Xu, Anurag Kumar, Vamsi Krishna Ithapu
• Abstract要約: ほとんどの音声強調(SE)モデルは、ポイント推定を学習し、学習過程における不確実性推定を利用しない。 本研究では,多変量ガウス陰性ログ類似度 (NLL) を最小化することにより,SE性能を余分なコストで向上させることにより,ヘテロスセダスティック不確実性をモデル化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.823177372464414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most speech enhancement (SE) models learn a point estimate, and do not make use of uncertainty estimation in the learning process. In this paper, we show that modeling heteroscedastic uncertainty by minimizing a multivariate Gaussian negative log-likelihood (NLL) improves SE performance at no extra cost. During training, our approach augments a model learning complex spectral mapping with a temporary submodel to predict the covariance of the enhancement error at each time-frequency bin. Due to unrestricted heteroscedastic uncertainty, the covariance introduces an undersampling effect, detrimental to SE performance. To mitigate undersampling, our approach inflates the uncertainty lower bound and weights each loss component with their uncertainty, effectively compensating severely undersampled components with more penalties. Our multivariate setting reveals common covariance assumptions such as scalar and diagonal matrices. By weakening these assumptions, we show that the NLL achieves superior performance compared to popular losses including the mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), and scale-invariant signal-to-distortion ratio (SI-SDR).
• Abstract（参考訳）: ほとんどの音声強調(SE)モデルは点推定を学習し、学習過程における不確実性推定を利用しない。 本稿では,多変量ガウス負の対数類似度(nll)を最小化することで,余分なコストでse性能が向上するヘテロシデスティック不確かさのモデル化について述べる。 学習中,各時間周波数ビンにおける強調誤差の共分散を予測するために,一時的サブモデルと複雑なスペクトルマッピングを学習するモデルの拡張を行う。 非制限不確実性のため、共分散はSE性能に有害なアンダーサンプリング効果をもたらす。 アンダーサンプリングを緩和するため,本手法では,不確実な下限と各損失成分の重み付けを両立させ,重度のアンダーサンプリング成分をより罰則で効果的に補償する。 我々の多変量設定はスカラー行列や対角行列のような共通共分散仮定を明らかにする。 これらの仮定を弱めることにより、NLLは平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、スケール不変信号-歪み比(SI-SDR)など、一般的な損失と比較して優れた性能が得られることを示す。

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