論文の概要: Noise-aware Speech Enhancement using Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08029v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 12:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:14:06.848525
• Title: Noise-aware Speech Enhancement using Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルを用いた雑音対応音声強調
• Authors: Yuchen Hu, Chen Chen, Ruizhe Li, Qiushi Zhu, Eng Siong Chng
• Abstract要約: 拡散モデルにおける逆過程を導出する雑音固有情報を抽出する雑音認識音声強調(NASE)手法を提案する。 提案したNASEは,任意の拡散SEモデルに一般化可能なプラグアンドプレイモジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.042478625584653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advances of diffusion model, generative speech enhancement (SE) has attracted a surge of research interest due to its great potential for unseen testing noises. However, existing efforts mainly focus on inherent properties of clean speech for inference, underexploiting the varying noise information in real-world conditions. In this paper, we propose a noise-aware speech enhancement (NASE) approach that extracts noise-specific information to guide the reverse process in diffusion model. Specifically, we design a noise classification (NC) model to produce acoustic embedding as a noise conditioner for guiding the reverse denoising process. Meanwhile, a multi-task learning scheme is devised to jointly optimize SE and NC tasks, in order to enhance the noise specificity of extracted noise conditioner. Our proposed NASE is shown to be a plug-and-play module that can be generalized to any diffusion SE models. Experiment evidence on VoiceBank-DEMAND dataset shows that NASE achieves significant improvement over multiple mainstream diffusion SE models, especially on unseen testing noises.
• Abstract（参考訳）: 最近の拡散モデルの進歩により、生成的音声強調(se)は、ノイズを検知しない可能性が非常に高いため、研究の関心を集めている。 しかし,既存の研究は,実環境下での様々なノイズ情報を過小評価し,クリーン音声の固有性に着目している。 本稿では,拡散モデルの逆過程を導くために,雑音固有情報を抽出する雑音認識音声強調(nase)手法を提案する。 具体的には,雑音分類(nc)モデルの設計を行い,逆発振過程を導出するためのノイズコンディショナとして音響埋め込みを行う。 一方,seタスクとncタスクを協調して最適化し,抽出したノイズコンディショナーの雑音特異性を高めるマルチタスク学習手法が考案された。 提案するnaseは任意の拡散seモデルに一般化可能なプラグアンドプレイモジュールであることが示されている。 voicebank-demandデータセットの実験的な証拠は、naseが複数の主流の拡散seモデル、特に目に見えないテストノイズに対して大きな改善を達成していることを示している。

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