論文の概要: AV2Wav: Diffusion-Based Re-synthesis from Continuous Self-supervised Features for Audio-Visual Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08030v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 22:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 20:27:27.178923
• Title: AV2Wav: Diffusion-Based Re-synthesis from Continuous Self-supervised Features for Audio-Visual Speech Enhancement
• Title（参考訳）: AV2Wav: 音声音声強調のための連続自己教師機能からの拡散に基づく再合成
• Authors: Ju-Chieh Chou, Chung-Ming Chien, Karen Livescu
• Abstract要約: AV2Wavは再合成に基づく音声視覚音声強調手法である。 我々は、韻律や話者情報を保持するために、離散表現よりも連続表現を用いる。 提案手法は,自動計測と人間の聴取テストの両方の観点から,マスキングベースのベースラインよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.447323647632913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech enhancement systems are typically trained using pairs of clean and noisy speech. In audio-visual speech enhancement (AVSE), there is not as much ground-truth clean data available; most audio-visual datasets are collected in real-world environments with background noise and reverberation, hampering the development of AVSE. In this work, we introduce AV2Wav, a resynthesis-based audio-visual speech enhancement approach that can generate clean speech despite the challenges of real-world training data. We obtain a subset of nearly clean speech from an audio-visual corpus using a neural quality estimator, and then train a diffusion model on this subset to generate waveforms conditioned on continuous speech representations from AV-HuBERT with noise-robust training. We use continuous rather than discrete representations to retain prosody and speaker information. With this vocoding task alone, the model can perform speech enhancement better than a masking-based baseline. We further fine-tune the diffusion model on clean/noisy utterance pairs to improve the performance. Our approach outperforms a masking-based baseline in terms of both automatic metrics and a human listening test and is close in quality to the target speech in the listening test. Audio samples can be found at https://home.ttic.edu/~jcchou/demo/avse/avse_demo.html.
• Abstract（参考訳）: 音声強調システムは通常、クリーンな音声と騒がしい音声のペアを使って訓練される。 オーディオ・ヴィジュアル音声強調(AVSE)では、音声・ヴィジュアル・データセットは、背景雑音や残響を伴う現実世界の環境で収集され、AVSEの開発を妨げている。 本研究では,実世界の学習データの課題にもかかわらずクリーンな音声を生成できる再生型音声視覚音声強調手法であるAV2Wavを紹介する。 ニューラルクオリティ推定器を用いて音声・視覚コーパスからほぼクリーンな音声のサブセットを取得し、このサブセット上で拡散モデルを訓練し、ノイズロバストトレーニングによりAV-HuBERTから連続音声表現に条件付き波形を生成する。 韻律や話者情報を保持するために、離散表現よりも連続表現を用いる。 このvocodingタスクだけで、モデルはマスキングベースのベースラインよりも音声強調を行うことができる。 さらに, クリーン・ノイズ対の拡散モデルを微調整し, 性能向上を図る。 提案手法は,自動測定と人間の聴力テストの両方においてマスキングベースのベースラインを上回り,聴力テストにおけるターゲット音声にほぼ近い品質である。 オーディオサンプルはhttps://home.ttic.edu/~jcchou/demo/avse/avse_demo.htmlにある。

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