論文の概要: An Analysis of the Variance of Diffusion-based Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00811v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 23:55:19.898900
• Title: An Analysis of the Variance of Diffusion-based Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 拡散に基づく音声強調のばらつきの分析
• Authors: Bunlong Lay, Timo Gerkmann,
• Abstract要約: 分散のスケールが音声強調性能の主要なパラメータであることを示す。 より大きな分散はノイズ減衰を増大させ、計算フットプリントを低減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.736484513462973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models proved to be powerful models for generative speech enhancement. In recent SGMSE+ approaches, training involves a stochastic differential equation for the diffusion process, adding both Gaussian and environmental noise to the clean speech signal gradually. The speech enhancement performance varies depending on the choice of the stochastic differential equation that controls the evolution of the mean and the variance along the diffusion processes when adding environmental and Gaussian noise. In this work, we highlight that the scale of the variance is a dominant parameter for speech enhancement performance and show that it controls the tradeoff between noise attenuation and speech distortions. More concretely, we show that a larger variance increases the noise attenuation and allows for reducing the computational footprint, as fewer function evaluations for generating the estimate are required
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、生成的音声強調のための強力なモデルであることが証明された。 最近のSGMSE+アプローチでは、学習は拡散過程の確率微分方程式を伴い、ガウスノイズと環境ノイズの両方をクリーン音声信号に徐々に加える。 音声強調性能は,環境雑音やガウス雑音を加える際の拡散過程に沿った平均と分散の進化を制御する確率微分方程式の選択によって異なる。 本研究では,雑音減衰と音声歪みのトレードオフを制御していることを示す。 より具体的には、より大きな分散がノイズ減衰を増大させ、計算フットプリントを削減できることが示される。

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