論文の概要: On the Behavior of Intrusive and Non-intrusive Speech Enhancement Metrics in Predictive and Generative Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03014v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 16:30:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 13:53:30.833333
• Title: On the Behavior of Intrusive and Non-intrusive Speech Enhancement Metrics in Predictive and Generative Settings
• Title（参考訳）: 予測的・生成的設定における侵入的・非侵入的音声強調尺度の挙動について
• Authors: Danilo de Oliveira, Julius Richter, Jean-Marie Lemercier, Tal Peer, Timo Gerkmann
• Abstract要約: 予測的および生成的パラダイムの下で訓練された同じ音声強調バックボーンの性能を評価する。 侵入的・非侵入的尺度は各パラダイムごとに異なる相関関係を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.734454356396157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since its inception, the field of deep speech enhancement has been dominated by predictive (discriminative) approaches, such as spectral mapping or masking. Recently, however, novel generative approaches have been applied to speech enhancement, attaining good denoising performance with high subjective quality scores. At the same time, advances in deep learning also allowed for the creation of neural network-based metrics, which have desirable traits such as being able to work without a reference (non-intrusively). Since generatively enhanced speech tends to exhibit radically different residual distortions, its evaluation using instrumental speech metrics may behave differently compared to predictively enhanced speech. In this paper, we evaluate the performance of the same speech enhancement backbone trained under predictive and generative paradigms on a variety of metrics and show that intrusive and non-intrusive measures correlate differently for each paradigm. This analysis motivates the search for metrics that can together paint a complete and unbiased picture of speech enhancement performance, irrespective of the model's training process.
• Abstract（参考訳）: 発声以来、深層音声強調の分野はスペクトルマッピングやマスキングといった予測的(差別的な)アプローチによって支配されてきた。 しかし近年, 音声強調に新たな生成手法が適用され, 高い主観的品質スコアが得られた。 同時に、ディープラーニングの進歩により、(非侵襲的に)参照なしで動作できるなど、望ましい特性を持つニューラルネットワークベースのメトリクスの作成も可能になった。 生成的強化音声は、大きく異なる残留歪みを示す傾向があるため、その評価は予測的強化音声と異なる振る舞いをする可能性がある。 本稿では,予測的および生成的パラダイムの下で訓練された同一音声強調バックボーンの性能を,様々な指標で評価し,侵入的および非侵入的尺度が各パラダイムに異なる相関性を示す。 この分析は、モデルのトレーニングプロセスに関係なく、音声強調性能の完全かつ偏りのない図を一緒に描くことができるメトリクスの探索を動機付ける。

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