論文の概要: Perceive and predict: self-supervised speech representation based loss
functions for speech enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04388v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 10:20:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 14:29:23.159988
- Title: Perceive and predict: self-supervised speech representation based loss
functions for speech enhancement
- Title（参考訳）: 音声強調のための自己教師型音声表現に基づく損失関数の知覚と予測
- Authors: George Close, William Ravenscroft, Thomas Hain and Stefan Goetze
- Abstract要約: クリーンな音声とノイズの多い音声の特徴符号化の距離は、心理音響的動機付けによる音声品質と聞きやすさの尺度と強く相関している。
損失関数としてこの距離を用いた実験を行い、STFTスペクトル距離に基づく損失よりも性能を向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.974815078687445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent work in the domain of speech enhancement has explored the use of
self-supervised speech representations to aid in the training of neural speech
enhancement models. However, much of this work focuses on using the deepest or
final outputs of self supervised speech representation models, rather than the
earlier feature encodings. The use of self supervised representations in such a
way is often not fully motivated. In this work it is shown that the distance
between the feature encodings of clean and noisy speech correlate strongly with
psychoacoustically motivated measures of speech quality and intelligibility, as
well as with human Mean Opinion Score (MOS) ratings. Experiments using this
distance as a loss function are performed and improved performance over the use
of STFT spectrogram distance based loss as well as other common loss functions
from speech enhancement literature is demonstrated using objective measures
such as perceptual evaluation of speech quality (PESQ) and short-time objective
intelligibility (STOI).
- Abstract（参考訳）: 音声強調領域における最近の研究は、自己教師付き音声表現を用いて、ニューラル音声強調モデルの訓練を支援している。
しかし、この研究の多くは、以前の特徴符号化よりも、自己教師付き音声表現モデルの最も深い出力や最終的な出力の使用に焦点を当てている。
このような自己監督表現の使用は、しばしば完全に動機づけられていない。
本研究は,クリーン音声とノイズ音声の特徴エンコーディングの距離が,人間の平均オピニオンスコア(MOS)評価とともに,心理音響学的に動機付けられた音声品質と聞きやすさの尺度と強く相関していることを示す。
この距離を損失関数として用いた実験を行い、音声品質知覚評価(pesq)や短時間客観知性(stoi)などの客観的尺度を用いて、音声強調文献から、stftスペクトログラム距離に基づく損失およびその他の共通損失関数を用いた場合の性能向上を実証した。
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