論文の概要: Multi-channel Speech Separation Using Spatially Selective Deep Non-linear Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12023v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 11:44:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:01:58.170891
• Title: Multi-channel Speech Separation Using Spatially Selective Deep Non-linear Filters
• Title（参考訳）: 空間選択的深部非線形フィルタを用いたマルチチャネル音声分離
• Authors: Kristina Tesch and Timo Gerkmann
• Abstract要約: 複数話者による複数チャンネル分離タスクにおいて、混合音から各音声信号を復元することを目的とする。 本研究では,深層ニューラルネットワークを用いた空間選択的フィルタ(SSF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.422488450492434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a multi-channel separation task with multiple speakers, we aim to recover all individual speech signals from the mixture. In contrast to single-channel approaches, which rely on the different spectro-temporal characteristics of the speech signals, multi-channel approaches should additionally utilize the different spatial locations of the sources for a more powerful separation especially when the number of sources increases. To enhance the spatial processing in a multi-channel source separation scenario, in this work, we propose a deep neural network (DNN) based spatially selective filter (SSF) that can be spatially steered to extract the speaker of interest by initializing a recurrent neural network layer with the target direction. We compare the proposed SSF with a common end-to-end direct separation (DS) approach trained using utterance-wise permutation invariant training (PIT), which only implicitly learns to perform spatial filtering. We show that the SSF has a clear advantage over a DS approach with the same underlying network architecture when there are more than two speakers in the mixture, which can be attributed to a better use of the spatial information. Furthermore, we find that the SSF generalizes much better to additional noise sources that were not seen during training.
• Abstract（参考訳）: 複数話者による複数チャンネル分離タスクにおいて、混合音から各音声信号を復元することを目的とする。 音声信号の異なるスペクトル時間特性に依存する単一チャネルアプローチとは対照的に、特に音源数が増えると、複数のチャネルアプローチは音源の異なる空間的位置をより強力な分離のために利用すべきである。 マルチチャネルソース分離シナリオにおける空間処理を強化するため,本研究では,対象方向の繰り返しニューラルネットワーク層を初期化することにより,空間的にステアリングして興味のある話者を抽出できるディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく空間選択的フィルタ(SSF)を提案する。 提案したSSFと、空間フィルタリングのみを暗黙的に学習する発話単位の置換不変トレーニング(PIT)を用いて訓練された共通エンドツーエンド直接分離(DS)アプローチを比較した。 SSF は,2人以上の話者が混在している場合,同じネットワークアーキテクチャを持つ DS アプローチに対して明らかな優位性を持つことを示す。 さらに、SSFはトレーニング中に見られなかった付加的なノイズ源に対して、はるかに良く一般化していることがわかった。

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