論文の概要: Wind Noise Reduction with a Diffusion-based Stochastic Regeneration Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12867v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 13:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:24:59.399815
• Title: Wind Noise Reduction with a Diffusion-based Stochastic Regeneration Model
• Title（参考訳）: 拡散型確率的再生モデルによる風雑音低減
• Authors: Jean-Marie Lemercier, Joachim Thiemann, Raphael Koning, Timo Gerkmann
• Abstract要約: 従来提案していた拡散型再生モデルを用いた単チャンネル風雑音低減手法を提案する。 本研究では,風の流れとクリップングによる膜面の非線形変形を考慮し,雑音モデルにおける非付加音声を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.49645012479288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a method for single-channel wind noise reduction using our previously proposed diffusion-based stochastic regeneration model combining predictive and generative modelling. We introduce a non-additive speech in noise model to account for the non-linear deformation of the membrane caused by the wind flow and possible clipping. We show that our stochastic regeneration model outperforms other neural-network-based wind noise reduction methods as well as purely predictive and generative models, on a dataset using simulated and real-recorded wind noise. We further show that the proposed method generalizes well by testing on an unseen dataset with real-recorded wind noise. Audio samples, data generation scripts and code for the proposed methods can be found online (https://uhh.de/inf-sp-storm-wind).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,予測モデルと生成モデルを組み合わせた拡散型確率的再生モデルを用いた単チャンネル風雑音低減手法を提案する。 本稿では, 風流による膜の非線形変形とクリッピングを考慮した雑音モデルにおける非加法音声について紹介する。 我々の確率的再生モデルは、シミュレーションおよび実記録風雑音を用いたデータセット上で、他のニューラルネットワークに基づく風雑音低減法、および純粋に予測的および生成的モデルより優れていることを示す。 さらに,本手法は,実記録風雑音のある未認識データセット上でテストすることにより,よく一般化できることを示す。 提案手法の音声サンプル、データ生成スクリプト、コードはオンラインで見ることができる(https://uhh.de/inf-sp-storm-wind)。

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