論文の概要: An Efficient Speech Separation Network Based on Recurrent Fusion Dilated Convolution and Channel Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05887v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 13:30:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 13:08:16.419508
• Title: An Efficient Speech Separation Network Based on Recurrent Fusion Dilated Convolution and Channel Attention
• Title（参考訳）: recurrent fusion dilated convolution と channel attention を用いた効率的な音声分離ネットワーク
• Authors: Junyu Wang
• Abstract要約: 本稿では,拡張畳み込み,マルチスケール融合(MSF),チャネルアテンションを組み合わせた効率的な音声分離ニューラルネットワーク ARFDCN を提案する。 実験結果から,本モデルでは性能と計算効率のバランスが良好であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an efficient speech separation neural network, ARFDCN, which combines dilated convolutions, multi-scale fusion (MSF), and channel attention to overcome the limited receptive field of convolution-based networks and the high computational cost of transformer-based networks. The suggested network architecture is encoder-decoder based. By using dilated convolutions with gradually increasing dilation value to learn local and global features and fusing them at adjacent stages, the model can learn rich feature content. Meanwhile, by adding channel attention modules to the network, the model can extract channel weights, learn more important features, and thus improve its expressive power and robustness. Experimental results indicate that the model achieves a decent balance between performance and computational efficiency, making it a promising alternative to current mainstream models for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡張畳み込み,マルチスケール融合(MSF),チャネルアテンションを組み合わせた効率的な音声分離ニューラルネットワーク ARFDCN を提案する。 提案するネットワークアーキテクチャはエンコーダデコーダベースである。 拡張値が徐々に増加する拡張畳み込みを用いて局所的特徴とグローバル的特徴を学習し、隣接する段階に融合することにより、モデルはリッチな特徴内容を学ぶことができる。 一方、チャネルアテンションモジュールをネットワークに加えることで、チャネルウェイトを抽出し、より重要な特徴を学習し、表現力と堅牢性を向上させることができる。 実験結果から,本モデルの性能と計算効率のバランスは良好であり,現在の主流モデルの実用的代替として有望であることが示唆された。

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