論文の概要: Scaling strategies for on-device low-complexity source separation with Conv-Tasnet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03005v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 10:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 16:34:47.230985
• Title: Scaling strategies for on-device low-complexity source separation with Conv-Tasnet
• Title（参考訳）: conv-tasnetを用いたデバイス上低複雑さソース分離のためのスケーリング戦略
• Authors: Mohamed Nabih Ali, Francesco Paissan, Daniele Falavigna, Alessio Brutti
• Abstract要約: 単一チャンネル音声分離のための非常に効果的なニューラルアプローチが文献で紹介されている。 これらのモデルのサイズと複雑さのため、補聴器やイヤホンなどの低リソースデバイスでの使用は依然として困難である。 モデル全体のサイズを直接制御する3つのパラメータ、すなわち、残余ブロックの数、分離ブロックの繰り返し数、深さワイド畳み込みにおけるチャネルの数を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40565031143262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, several very effective neural approaches for single-channel speech separation have been presented in the literature. However, due to the size and complexity of these models, their use on low-resource devices, e.g. for hearing aids, and earphones, is still a challenge and established solutions are not available yet. Although approaches based on either pruning or compressing neural models have been proposed, the design of a model architecture suitable for a certain application domain often requires heuristic procedures not easily portable to different low-resource platforms. Given the modular nature of the well-known Conv-Tasnet speech separation architecture, in this paper we consider three parameters that directly control the overall size of the model, namely: the number of residual blocks, the number of repetitions of the separation blocks and the number of channels in the depth-wise convolutions, and experimentally evaluate how they affect the speech separation performance. In particular, experiments carried out on the Libri2Mix show that the number of dilated 1D-Conv blocks is the most critical parameter and that the usage of extra-dilation in the residual blocks allows reducing the performance drop.
• Abstract（参考訳）: 近年,単チャネル音声分離のための非常に効果的なニューラルアプローチが文献に提示されている。 しかしながら、これらのモデルのサイズと複雑さのため、補聴器やイヤホンなどの低リソースデバイスでの使用は依然として課題であり、確立されたソリューションはまだ利用できない。 プルーニングまたは圧縮ニューラルモデルに基づくアプローチが提案されているが、特定のアプリケーションドメインに適したモデルアーキテクチャの設計は、しばしば異なる低リソースプラットフォームに容易に移植できないヒューリスティックな手順を必要とする。 本稿では,よく知られたConv-Tasnet音声分離アーキテクチャのモジュラー性を考慮して,モデル全体のサイズを直接制御する3つのパラメータについて考察する。 特に、Libri2Mixで行った実験では、拡張された1D-Convブロックの数が最も重要なパラメータであり、残余ブロックにおける拡張外使用が性能低下を減少させることを示した。

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