論文の概要: Posterior sampling algorithms for unsupervised speech enhancement with recurrent variational autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10439v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 08:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 15:24:13.949238
• Title: Posterior sampling algorithms for unsupervised speech enhancement with recurrent variational autoencoder
• Title（参考訳）: リカレント可変オートエンコーダを用いた教師なし音声強調のための後方サンプリングアルゴリズム
• Authors: Mostafa Sadeghi (MULTISPEECH), Romain Serizel (MULTISPEECH)
• Abstract要約: リカレント変分オートエンコーダ(RVAE)に基づく教師なし音声強調問題に対処する。 このアプローチは、教師付きよりも有望な一般化性能を提供する。 本稿では,LangevinのダイナミックスとMetropolis-Hastingアルゴリズムに基づく効率的なサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the unsupervised speech enhancement problem based on recurrent variational autoencoder (RVAE). This approach offers promising generalization performance over the supervised counterpart. Nevertheless, the involved iterative variational expectation-maximization (VEM) process at test time, which relies on a variational inference method, results in high computational complexity. To tackle this issue, we present efficient sampling techniques based on Langevin dynamics and Metropolis-Hasting algorithms, adapted to the EM-based speech enhancement with RVAE. By directly sampling from the intractable posterior distribution within the EM process, we circumvent the intricacies of variational inference. We conduct a series of experiments, comparing the proposed methods with VEM and a state-of-the-art supervised speech enhancement approach based on diffusion models. The results reveal that our sampling-based algorithms significantly outperform VEM, not only in terms of computational efficiency but also in overall performance. Furthermore, when compared to the supervised baseline, our methods showcase robust generalization performance in mismatched test conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リカレント変分オートエンコーダ(RVAE)に基づく教師なし音声強調問題に対処する。 このアプローチは有望な一般化性能を提供する。 それでも、テスト時の反復変動予測最大化(VEM)プロセスは、変分推論法に依存しており、高い計算複雑性をもたらす。 本稿では,rvaeを用いたem音声強調に適応した,ランジュバンダイナミクスとメトロポリスハスティングアルゴリズムに基づく効率的なサンプリング手法を提案する。 EMプロセス内の抽出可能な後部分布から直接サンプリングすることにより,変動推論の複雑さを回避することができる。 本研究では,提案手法をvemと比較し,拡散モデルに基づく最先端の教師付き音声強調手法を提案する。 その結果, サンプリングに基づくアルゴリズムは, 計算効率だけでなく, 全体的な性能にも優れることがわかった。 さらに,教師付きベースラインと比較した場合,ミスマッチテスト条件におけるロバストな一般化性能を示す。

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