論文の概要: Speech Separation based on Contrastive Learning and Deep Modularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10652v4
• Date: Wed, 09 Oct 2024 13:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:26:53.082065
• Title: Speech Separation based on Contrastive Learning and Deep Modularization
• Title（参考訳）: コントラスト学習とDeep Modularizationに基づく音声分離
• Authors: Peter Ochieng,
• Abstract要約: 本稿では,コントラスト学習を用いてフレームの表現を確立し,下流の深いモジュール化タスクにおいて学習された表現を使用する。 そこで我々は,与えられた話者に属するフレーム間の距離を最小化するために,自己教師型学習を実装した。 学習した表現は、下流の深いモジュール化タスクで、話者のアイデンティティに基づいたクラスタフレームに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2634122554914002
• License:
• Abstract: The current monaural state of the art tools for speech separation relies on supervised learning. This means that they must deal with permutation problem, they are impacted by the mismatch on the number of speakers used in training and inference. Moreover, their performance heavily relies on the presence of high-quality labelled data. These problems can be effectively addressed by employing a fully unsupervised technique for speech separation. In this paper, we use contrastive learning to establish the representations of frames then use the learned representations in the downstream deep modularization task. Concretely, we demonstrate experimentally that in speech separation, different frames of a speaker can be viewed as augmentations of a given hidden standard frame of that speaker. The frames of a speaker contain enough prosodic information overlap which is key in speech separation. Based on this, we implement a self-supervised learning to learn to minimize the distance between frames belonging to a given speaker. The learned representations are used in a downstream deep modularization task to cluster frames based on speaker identity. Evaluation of the developed technique on WSJ0-2mix and WSJ0-3mix shows that the technique attains SI-SNRi and SDRi of 20.8 and 21.0 respectively in WSJ0-2mix. In WSJ0-3mix, it attains SI-SNRi and SDRi of 20.7 and 20.7 respectively in WSJ0-2mix. Its greatest strength being that as the number of speakers increase, its performance does not degrade significantly.
• Abstract（参考訳）: 音声分離のための現在のモナウラル・オブ・ザ・アートツールは、教師あり学習に依存している。 これは、置換問題に対処しなければならないことを意味しており、トレーニングや推論に使用される話者数に対するミスマッチの影響を受けている。 さらに、その性能は高品質なラベル付きデータの存在に大きく依存している。 これらの問題は、完全に教師なしの手法を用いて音声分離を行うことで効果的に解決できる。 本稿では,コントラスト学習を用いてフレームの表現を確立し,下流の深いモジュール化タスクにおいて学習された表現を使用する。 具体的には、音声分離において、話者の異なるフレームは、その話者の所定の隠された標準フレームの増大と見なせることを実験的に実証する。 話者のフレームは、音声分離において鍵となる十分な韻律情報重なりを含む。 そこで我々は,与えられた話者に属するフレーム間の距離を最小化するために,自己教師型学習を実装した。 学習された表現は、下流の深いモジュール化タスクで、話者のアイデンティティに基づいたクラスタフレームに使用される。 WSJ0-2mix と WSJ0-3mix において, SI-SNRi と SDRi を 20.8 と 21.0 でそれぞれ達成した。 WSJ0-3mix では、SI-SNRi と SDRi はそれぞれ 20.7 と 20.7 を WSJ0-2mix で得る。 その最大の強みは、話者の数が増えるにつれて、その性能が著しく低下しないことである。

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