論文の概要: Cooperative Dual Attention for Audio-Visual Speech Enhancement with Facial Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14275v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 04:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 16:02:32.643983
• Title: Cooperative Dual Attention for Audio-Visual Speech Enhancement with Facial Cues
• Title（参考訳）: 顔面クイズを用いた音声・視覚音声強調のための協調的デュアルアテンション
• Authors: Feixiang Wang, Shuang Yang, Shiguang Shan, Xilin Chen
• Abstract要約: 頑健な音声音声強調(AVSE)のための唇領域を超えて顔の手がかりを活用することに注力する。 本稿では,音声関連情報を無視し,音声関連情報を顔の手がかりで捉え,AVSEの音声信号と動的に統合するDual Attention Cooperative Framework(DualAVSE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.53407593586411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we focus on leveraging facial cues beyond the lip region for robust Audio-Visual Speech Enhancement (AVSE). The facial region, encompassing the lip region, reflects additional speech-related attributes such as gender, skin color, nationality, etc., which contribute to the effectiveness of AVSE. However, static and dynamic speech-unrelated attributes also exist, causing appearance changes during speech. To address these challenges, we propose a Dual Attention Cooperative Framework, DualAVSE, to ignore speech-unrelated information, capture speech-related information with facial cues, and dynamically integrate it with the audio signal for AVSE. Specifically, we introduce a spatial attention-based visual encoder to capture and enhance visual speech information beyond the lip region, incorporating global facial context and automatically ignoring speech-unrelated information for robust visual feature extraction. Additionally, a dynamic visual feature fusion strategy is introduced by integrating a temporal-dimensional self-attention module, enabling the model to robustly handle facial variations. The acoustic noise in the speaking process is variable, impacting audio quality. Therefore, a dynamic fusion strategy for both audio and visual features is introduced to address this issue. By integrating cooperative dual attention in the visual encoder and audio-visual fusion strategy, our model effectively extracts beneficial speech information from both audio and visual cues for AVSE. Thorough analysis and comparison on different datasets, including normal and challenging cases with unreliable or absent visual information, consistently show our model outperforming existing methods across multiple metrics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,口唇領域を超えて顔の手がかりを活用して,頑健な音声強調(AVSE)を実現する。 唇領域を包含する顔領域は、AVSEの有効性に寄与する性別、肌の色、国籍などの音声関連属性を反映する。 しかし、静的および動的音声関連属性も存在し、音声中の外観変化を引き起こす。 これらの課題に対処するために,音声関連情報を無視し,顔の手がかりで音声関連情報をキャプチャし,avseの音声信号と動的に統合する,デュアルアテンション協調フレームワークであるdualavseを提案する。 具体的には,唇領域を超えて視覚情報をキャプチャし,拡張する空間的注意に基づく視覚エンコーダを導入し,グローバルな顔コンテキストを取り入れ,ロバストな視覚特徴抽出のための音声関連情報を自動無視する。 さらに, 時間次元セルフアテンションモジュールを統合し, モデルが顔の変動をロバストに扱えるようにすることで, 動的視覚特徴融合戦略を導入する。 発話過程の音響ノイズは可変であり、音質に影響を与える。 そこで,この問題に対処するために,音声と視覚の両方の動的融合戦略を導入する。 視覚エンコーダと音声-視覚融合戦略に協調的二重注意を組み込むことで,AVSEのための音声と視覚の両方から有益な音声情報を効果的に抽出する。 信頼できない、あるいは欠落している視覚情報を含む、さまざまなデータセットに関する徹底した分析と比較は、複数のメトリクスにわたる既存のメソッドよりも優れたモデルを示しています。

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