論文の概要: Single Channel Speech Enhancement Using U-Net Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14464v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 19:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 16:36:07.536275
• Title: Single Channel Speech Enhancement Using U-Net Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: U-Net Spiking Neural Networkを用いた単一チャネル音声強調
• Authors: Abir Riahi and \'Eric Plourde
• Abstract要約: 音声強調(SE)は、信頼性の高い通信装置や頑健な音声認識システムに不可欠である。 U-Netアーキテクチャに基づくスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたSEに対する新しいアプローチを提案する。 SNNは音声などの時間次元のデータ処理に適しており、ニューロモルフィックハードウェア上でのエネルギー効率のよい実装で知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.436681150766912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speech enhancement (SE) is crucial for reliable communication devices or robust speech recognition systems. Although conventional artificial neural networks (ANN) have demonstrated remarkable performance in SE, they require significant computational power, along with high energy costs. In this paper, we propose a novel approach to SE using a spiking neural network (SNN) based on a U-Net architecture. SNNs are suitable for processing data with a temporal dimension, such as speech, and are known for their energy-efficient implementation on neuromorphic hardware. As such, SNNs are thus interesting candidates for real-time applications on devices with limited resources. The primary objective of the current work is to develop an SNN-based model with comparable performance to a state-of-the-art ANN model for SE. We train a deep SNN using surrogate-gradient-based optimization and evaluate its performance using perceptual objective tests under different signal-to-noise ratios and real-world noise conditions. Our results demonstrate that the proposed energy-efficient SNN model outperforms the Intel Neuromorphic Deep Noise Suppression Challenge (Intel N-DNS Challenge) baseline solution and achieves acceptable performance compared to an equivalent ANN model.
• Abstract（参考訳）: 信頼度の高い通信デバイスや頑健な音声認識システムには音声強調(se)が不可欠である。 従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)はSEで顕著な性能を示したが、高いエネルギーコストとともに計算能力がかなり必要である。 本稿では,U-Netアーキテクチャに基づくスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたSEに対する新しいアプローチを提案する。 SNNは音声などの時間次元のデータ処理に適しており、ニューロモルフィックハードウェア上でのエネルギー効率のよい実装で知られている。 したがって、SNNは限られたリソースを持つデバイス上でのリアルタイムアプリケーションに対する興味深い候補である。 現在の研究の主な目的は、SEのための最先端のANNモデルと同等の性能を持つSNNベースのモデルを開発することである。 代用階調に基づく最適化を用いて深部SNNを訓練し、異なる信号対雑音比と実環境雑音条件下での知覚目標試験による性能評価を行う。 その結果,提案モデルがintel neuromorphic deep noise reduction challenge (intel n-dns challenge) のベースラインソリューションを上回り,同等のannモデルと比較して許容可能な性能が得られることがわかった。

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