論文の概要: Variance-Preserving-Based Interpolation Diffusion Models for Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08527v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 13:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 23:27:59.625211
• Title: Variance-Preserving-Based Interpolation Diffusion Models for Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 音声強調のための可変保存型補間拡散モデル
• Authors: Zilu Guo, Jun Du, Chin-Hui Lee, Yu Gao, Wenbin Zhang
• Abstract要約: 本稿では,VP-および分散拡散(VE)に基づく拡散法の両方をカプセル化するフレームワークを提案する。 本研究では,拡散モデルで発生する一般的な困難を解析し,性能の向上とモデルトレーニングの容易化を図る。 我々は,提案手法の有効性を示すために,公開ベンチマークを用いたいくつかの手法によるモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.2171981279647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of this study is to implement diffusion models for speech enhancement (SE). The first step is to emphasize the theoretical foundation of variance-preserving (VP)-based interpolation diffusion under continuous conditions. Subsequently, we present a more concise framework that encapsulates both the VP- and variance-exploding (VE)-based interpolation diffusion methods. We demonstrate that these two methods are special cases of the proposed framework. Additionally, we provide a practical example of VP-based interpolation diffusion for the SE task. To improve performance and ease model training, we analyze the common difficulties encountered in diffusion models and suggest amenable hyper-parameters. Finally, we evaluate our model against several methods using a public benchmark to showcase the effectiveness of our approach
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,音声強調のための拡散モデルを実装することである。 最初のステップは、連続条件下での分散保存(VP)ベースの補間拡散の理論的基礎を強調することである。 次に,VP-および分散拡散(VE)に基づく補間拡散法の両方をカプセル化した,より簡潔なフレームワークを提案する。 この2つの手法が提案フレームワークの特別な場合であることを実証する。 さらに、SEタスクに対するVPベースの補間拡散の実例を示す。 性能の向上とモデルトレーニングの容易化を目的として,拡散モデルで発生する一般的な難易度を分析し,超パラメータの提案を行う。 最後に,提案手法の有効性を示すために,公開ベンチマークを用いた複数の手法に対する評価を行った。

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