論文の概要: Continuous Modeling of the Denoising Process for Speech Enhancement Based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09270v2
• Date: Sun, 7 Jan 2024 15:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 23:01:03.386487
• Title: Continuous Modeling of the Denoising Process for Speech Enhancement Based on Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく音声強調のための発声過程の連続的モデル化
• Authors: Zilu Guo, Jun Du, CHin-Hui Lee
• Abstract要約: 状態変数をデノナイジングプロセスを示すために使用します。 UNetのようなニューラルネットワークは、連続的復調プロセスからサンプリングされたすべての状態変数を推定することを学ぶ。 実験結果から, クリーンターゲットに少量の雑音を保存することは, 音声強調に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.787485727134424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore a continuous modeling approach for deep-learning-based speech enhancement, focusing on the denoising process. We use a state variable to indicate the denoising process. The starting state is noisy speech and the ending state is clean speech. The noise component in the state variable decreases with the change of the state index until the noise component is 0. During training, a UNet-like neural network learns to estimate every state variable sampled from the continuous denoising process. In testing, we introduce a controlling factor as an embedding, ranging from zero to one, to the neural network, allowing us to control the level of noise reduction. This approach enables controllable speech enhancement and is adaptable to various application scenarios. Experimental results indicate that preserving a small amount of noise in the clean target benefits speech enhancement, as evidenced by improvements in both objective speech measures and automatic speech recognition performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニングに基づく音声強調のための連続的モデリング手法について検討する。 状態変数を使用して、denoisingプロセスを示します。 開始状態はうるさいスピーチであり、終了状態は清潔なスピーチである。 状態変数のノイズ成分は、ノイズ成分が0になるまで状態指数の変化に伴って減少する。 トレーニング中、UNetのようなニューラルネットワークは、連続的な認知プロセスからサンプリングされたすべての状態変数を推定する。 テストでは、ゼロから1まで、ニューラルネットワークへの埋め込みとして制御因子を導入し、ノイズ低減のレベルを制御できるようにします。 このアプローチは、制御可能な音声強調を可能にし、様々なアプリケーションシナリオに適応できる。 実験結果から,クリーンターゲットにおける少量の雑音の保持は,客観的な音声計測と自動音声認識性能の改善により,音声強調に有効であることが示唆された。

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