論文の概要: In-Ear-Voice: Towards Milli-Watt Audio Enhancement With Bone-Conduction
Microphones for In-Ear Sensing Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02393v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 17:04:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 13:41:49.458006
- Title: In-Ear-Voice: Towards Milli-Watt Audio Enhancement With Bone-Conduction
Microphones for In-Ear Sensing Platforms
- Title（参考訳）: In-Ear-Voice:In-Ear Sensing Platformのための骨導マイクロホンによるミリワットオーディオ改善に向けて
- Authors: Philipp Schilk, Niccol\`o Polvani, Andrea Ronco, Milos Cernak, Michele
Magno
- Abstract要約: 本稿では,新しいMEMS骨伝導マイクロホンをベースとした低消費電力ワイヤレスイヤホン用カスタム研究プラットフォームの設計と実装について述べる。
このようなマイクは、装着者の音声をはるかに分離して記録することができ、パーソナライズされた音声活動の検出とさらなる音声強調アプリケーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.946335367620698
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent ubiquitous adoption of remote conferencing has been accompanied by
omnipresent frustration with distorted or otherwise unclear voice
communication. Audio enhancement can compensate for low-quality input signals
from, for example, small true wireless earbuds, by applying noise suppression
techniques. Such processing relies on voice activity detection (VAD) with low
latency and the added capability of discriminating the wearer's voice from
others - a task of significant computational complexity. The tight energy
budget of devices as small as modern earphones, however, requires any system
attempting to tackle this problem to do so with minimal power and processing
overhead, while not relying on speaker-specific voice samples and training due
to usability concerns.
This paper presents the design and implementation of a custom research
platform for low-power wireless earbuds based on novel, commercial, MEMS
bone-conduction microphones. Such microphones can record the wearer's speech
with much greater isolation, enabling personalized voice activity detection and
further audio enhancement applications. Furthermore, the paper accurately
evaluates a proposed low-power personalized speech detection algorithm based on
bone conduction data and a recurrent neural network running on the implemented
research platform. This algorithm is compared to an approach based on
traditional microphone input. The performance of the bone conduction system,
achieving detection of speech within 12.8ms at an accuracy of 95\% is
evaluated. Different SoC choices are contrasted, with the final implementation
based on the cutting-edge Ambiq Apollo 4 Blue SoC achieving 2.64mW average
power consumption at 14uJ per inference, reaching 43h of battery life on a
miniature 32mAh li-ion cell and without duty cycling.
- Abstract（参考訳）: 近年の遠隔会議の普及には,ゆがみや不明瞭な音声通信によるフラストレーションが伴っている。
音声強調は、例えば小さな真のワイヤレスイヤホンからの低品質入力信号をノイズ抑圧技術を適用して補償することができる。
このような処理は、低レイテンシの音声アクティビティ検出(vad)と、着用者の声を他人と区別する機能を追加する能力に依存する。
しかし、現代のイヤホンほど小型のデバイスのエネルギー予算は厳しいが、ユーザビリティの懸念からスピーカー固有の音声サンプルやトレーニングに頼らず、最小の電力と処理オーバーヘッドでこの問題に対処しようとするあらゆるシステムが必要となる。
本稿では,新しいMEMS骨伝導マイクロホンをベースとした低消費電力ワイヤレスイヤホン用カスタム研究プラットフォームの設計と実装について述べる。
このようなマイクは、装着者の音声をはるかに分離して記録することができ、パーソナライズされた音声活動の検出とさらなる音声強調アプリケーションを可能にする。
さらに,骨伝導データと,実装された研究プラットフォーム上での繰り返しニューラルネットワークに基づいて,提案する低消費電力音声検出アルゴリズムを精度良く評価する。
このアルゴリズムは従来のマイクロホン入力に基づくアプローチと比較される。
95\%の精度で12.8ms以内の音声検出を実現する骨伝導システムの性能を評価する。
異なるSoC選択は対照的であり、最後の実装は最先端のAmbiq Apollo 4 Blue SoCに基づいており、平均消費電力は14uJあたり2.64mWで、小型の32mAhリイオンセルで43hに達する。
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