論文の概要: Voice Signal Processing for Machine Learning. The Case of Speaker Isolation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20202v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 14:31:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 15:24:49.816340
- Title: Voice Signal Processing for Machine Learning. The Case of Speaker Isolation
- Title（参考訳）: 機械学習のための音声信号処理 -話者分離の場合-
- Authors: Radan Ganchev,
- Abstract要約: 本稿では,音声処理タスクの信号分解手法として最もよく用いられるフーリエ変換とウェーブレット変換の比較解析を行う。
展示の詳細なレベルは、特定のMLモデルの分解方法を選択し、微調整し、評価する際に、MLエンジニアが情報的な決定を下すのに十分である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The widespread use of automated voice assistants along with other recent technological developments have increased the demand for applications that process audio signals and human voice in particular. Voice recognition tasks are typically performed using artificial intelligence and machine learning models. Even though end-to-end models exist, properly pre-processing the signal can greatly reduce the complexity of the task and allow it to be solved with a simpler ML model and fewer computational resources. However, ML engineers who work on such tasks might not have a background in signal processing which is an entirely different area of expertise. The objective of this work is to provide a concise comparative analysis of Fourier and Wavelet transforms that are most commonly used as signal decomposition methods for audio processing tasks. Metrics for evaluating speech intelligibility are also discussed, namely Scale-Invariant Signal-to-Distortion Ratio (SI-SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI). The level of detail in the exposition is meant to be sufficient for an ML engineer to make informed decisions when choosing, fine-tuning, and evaluating a decomposition method for a specific ML model. The exposition contains mathematical definitions of the relevant concepts accompanied with intuitive non-mathematical explanations in order to make the text more accessible to engineers without deep expertise in signal processing. Formal mathematical definitions and proofs of theorems are intentionally omitted in order to keep the text concise.
- Abstract（参考訳）: 近年の技術開発とともに、音声アシスタントの自動化が普及し、音声信号や人間の音声を処理するアプリケーションへの需要が高まっている。
音声認識タスクは通常、人工知能と機械学習モデルを使用して実行される。
エンドツーエンドモデルが存在するにもかかわらず、信号の適切な前処理はタスクの複雑さを大幅に減らし、より単純なMLモデルと少ない計算資源で解決することができる。
しかし、そのようなタスクに取り組んでいるMLエンジニアは、全く異なる専門分野である信号処理のバックグラウンドを持っていないかもしれない。
本研究の目的は、音声処理タスクの信号分解手法として最もよく用いられるフーリエ変換とウェーブレット変換の簡潔な比較分析を提供することである。
また,SDR(SI-SDR),PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality),STOI(Short-Time Objective Intelligibility)についても検討した。
展示の詳細なレベルは、特定のMLモデルの分解方法を選択し、微調整し、評価する際に、MLエンジニアが情報的な決定を下すのに十分である。
この展示は、信号処理の深い専門知識のない技術者にテキストをアクセスできるようにするために、直観的な非数学的説明を伴う関連する概念の数学的定義を含んでいる。
形式的な数学的定義と定理の証明は、テキストの簡潔さを維持するために意図的に省略される。
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