論文の概要: Uncertainty Estimation in Deep Speech Enhancement Using Complex Gaussian Mixture Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04831v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 13:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 16:24:07.132152
• Title: Uncertainty Estimation in Deep Speech Enhancement Using Complex Gaussian Mixture Models
• Title（参考訳）: 複素ガウス混合モデルを用いた深部音声強調の不確かさ推定
• Authors: Huajian Fang and Timo Gerkmann
• Abstract要約: 単一チャンネルのディープ音声強調手法は、その精度を測らずにクリーン音声を抽出するために単一の乗法マスクを推定することが多い。 本稿では,ニューラルネットワークによる音声強調におけるクリーン音声推定に伴う不確かさの定量化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.442685015494316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-channel deep speech enhancement approaches often estimate a single multiplicative mask to extract clean speech without a measure of its accuracy. Instead, in this work, we propose to quantify the uncertainty associated with clean speech estimates in neural network-based speech enhancement. Predictive uncertainty is typically categorized into aleatoric uncertainty and epistemic uncertainty. The former accounts for the inherent uncertainty in data and the latter corresponds to the model uncertainty. Aiming for robust clean speech estimation and efficient predictive uncertainty quantification, we propose to integrate statistical complex Gaussian mixture models (CGMMs) into a deep speech enhancement framework. More specifically, we model the dependency between input and output stochastically by means of a conditional probability density and train a neural network to map the noisy input to the full posterior distribution of clean speech, modeled as a mixture of multiple complex Gaussian components. Experimental results on different datasets show that the proposed algorithm effectively captures predictive uncertainty and that combining powerful statistical models and deep learning also delivers a superior speech enhancement performance.
• Abstract（参考訳）: 単一チャンネルのディープ音声強調手法は、その精度を測らずにクリーン音声を抽出するために単一の乗法マスクを推定することが多い。 そこで本研究では,ニューラルネットワークによる音声強調におけるクリーン音声推定に関する不確実性を定量化する。 予測の不確実性は、典型的にはアレタリック不確実性とてんかん不確実性に分類される。 前者はデータに固有の不確実性を示し、後者はモデルの不確実性に対応する。 頑健なクリーン音声推定と効率的な予測不確実性定量化を目的として,統計複素ガウス混合モデル(CGMM)を深層音声強調フレームワークに統合することを提案する。 具体的には、条件付き確率密度を用いて入力と出力の依存関係を確率的にモデル化し、複数の複合ガウス成分の混合としてモデル化されたクリーン音声の完全後部分布に雑音入力をマッピングするようにニューラルネットワークを訓練する。 異なるデータセットに対する実験結果から,提案アルゴリズムは予測の不確かさを効果的に把握し,強力な統計モデルと深層学習を組み合わせることにより,優れた音声強調性能が得られることが示された。

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