論文の概要: Multi-Microphone Speaker Separation by Spatial Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07143v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 14:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 14:31:39.390716
• Title: Multi-Microphone Speaker Separation by Spatial Regions
• Title（参考訳）: 空間領域によるマルチマイクロホン話者分離
• Authors: Julian Wechsler, Srikanth Raj Chetupalli, Wolfgang Mack, Emanu\"el A. P. Habets
• Abstract要約: 残響マルチマイクロホンの音源分離の課題について考察する。 我々は、最先端ネットワークの修正版を用いたデータ駆動型アプローチを提案する。 両トレーニング手法は,各領域をネットワーク出力に固定したマッピングを行い,同等の性能を実現し,ネットワークが空間情報を利用することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.156939957189504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of region-based source separation of reverberant multi-microphone recordings. We assume pre-defined spatial regions with a single active source per region. The objective is to estimate the signals from the individual spatial regions as captured by a reference microphone while retaining a correspondence between signals and spatial regions. We propose a data-driven approach using a modified version of a state-of-the-art network, where different layers model spatial and spectro-temporal information. The network is trained to enforce a fixed mapping of regions to network outputs. Using speech from LibriMix, we construct a data set specifically designed to contain the region information. Additionally, we train the network with permutation invariant training. We show that both training methods result in a fixed mapping of regions to network outputs, achieve comparable performance, and that the networks exploit spatial information. The proposed network outperforms a baseline network by 1.5 dB in scale-invariant signal-to-distortion ratio.
• Abstract（参考訳）: 残響マルチマイクロホン記録の領域ベース音源分離の課題について検討する。 各領域ごとに単一のアクティブソースを持つ事前定義された空間領域を仮定する。 本研究の目的は,信号と空間領域の対応性を保ちつつ,参照マイクロホンが捉えた個々の空間領域からの信号を推定することである。 本稿では,異なるレイヤが空間情報と分光時間情報をモデル化する,最先端ネットワークの修正版を用いたデータ駆動型アプローチを提案する。 ネットワークは、ネットワーク出力に一定の領域のマッピングを強制するように訓練される。 LibriMixの音声を用いて、地域情報を含むように設計されたデータセットを構築する。 さらに、置換不変のトレーニングでネットワークをトレーニングする。 両トレーニング手法は,ネットワーク出力に対する領域の固定マッピングを行い,同等の性能を実現し,ネットワークが空間情報を利用することを示す。 提案したネットワークは、1.5dBのベースラインネットワークをスケール不変の信号-歪み比で上回る。

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