論文の概要: Diffusion Models for Audio Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09821v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 10:15:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:55:15.625997
• Title: Diffusion Models for Audio Restoration
• Title（参考訳）: オーディオ再生のための拡散モデル
• Authors: Jean-Marie Lemercier, Julius Richter, Simon Welker, Eloi Moliner, Vesa Välimäki, Timo Gerkmann,
• Abstract要約: 本稿では拡散モデルに基づく音声復元アルゴリズムを提案する。 拡散モデルは両世界の長所を組み合わせることができ、オーディオ復元アルゴリズムを設計する機会を提供する。 拡散形式とそのクリーンな音声信号の条件付き生成への応用について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.385385150594185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of audio playback devices and fast data transmission, the demand for high sound quality is rising for both entertainment and communications. In this quest for better sound quality, challenges emerge from distortions and interferences originating at the recording side or caused by an imperfect transmission pipeline. To address this problem, audio restoration methods aim to recover clean sound signals from the corrupted input data. We present here audio restoration algorithms based on diffusion models, with a focus on speech enhancement and music restoration tasks. Traditional approaches, often grounded in handcrafted rules and statistical heuristics, have shaped our understanding of audio signals. In the past decades, there has been a notable shift towards data-driven methods that exploit the modeling capabilities of DNNs. Deep generative models, and among them diffusion models, have emerged as powerful techniques for learning complex data distributions. However, relying solely on DNN-based learning approaches carries the risk of reducing interpretability, particularly when employing end-to-end models. Nonetheless, data-driven approaches allow more flexibility in comparison to statistical model-based frameworks, whose performance depends on distributional and statistical assumptions that can be difficult to guarantee. Here, we aim to show that diffusion models can combine the best of both worlds and offer the opportunity to design audio restoration algorithms with a good degree of interpretability and a remarkable performance in terms of sound quality. We explain the diffusion formalism and its application to the conditional generation of clean audio signals. We believe that diffusion models open an exciting field of research with the potential to spawn new audio restoration algorithms that are natural-sounding and remain robust in difficult acoustic situations.
• Abstract（参考訳）: オーディオ再生装置や高速データ伝送装置の開発により、エンターテイメントとコミュニケーションの両方において、高品質な音質の需要が高まっている。 より良い音質を求めるこの探求において、録音側で発生する歪みや干渉、あるいは不完全な伝送パイプラインによって生じる問題が発生する。 この問題に対処するために、音声復元手法は、劣化した入力データからクリーンな音声信号を復元することを目的としている。 本稿では,拡散モデルに基づく音声復元アルゴリズムについて述べる。 伝統的アプローチは、しばしば手作りの規則と統計的ヒューリスティックに基礎を置いており、音声信号の理解を形作っている。 過去数十年間、DNNのモデリング機能を利用するデータ駆動方式への顕著なシフトがあった。 深層生成モデル、中でも拡散モデルが、複雑なデータ分布を学習するための強力な技術として登場した。 しかし、DNNベースの学習アプローチのみに依存すると、特にエンドツーエンドモデルを採用する場合、解釈可能性を減らすリスクが生じる。 それでも、データ駆動のアプローチは、統計モデルベースのフレームワークと比較して柔軟性が増し、そのパフォーマンスは保証が難しい分布や統計的な仮定に依存する。 ここでは,拡散モデルが両世界の長所を組み合わせることを示し,音質の面で優れた解釈性と優れた性能で音声復元アルゴリズムを設計する機会を提供する。 拡散形式とそのクリーンな音声信号の条件付き生成への応用について説明する。 拡散モデルは、自然に聞こえる新しい音響復元アルゴリズムを創出し、難聴時にも頑健な研究分野を開拓する可能性があると信じている。

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