Fugu-MT 論文翻訳(概要): SPMamba: State-space model is all you need in speech separation

論文の概要: SPMamba: State-space model is all you need in speech separation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02063v2
Date: Tue, 10 Sep 2024 14:02:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 23:13:57.721637
Title: SPMamba: State-space model is all you need in speech separation
Title（参考訳）: SPMamba: ステートスペースモデルは音声分離に必要なもの
Authors: Kai Li, Guo Chen, Runxuan Yang, Xiaolin Hu,
Abstract要約: CNNベースの音声分離モデルは、局所的な受容的場制限に直面し、長期間の依存関係を効果的にキャプチャできない。本稿では,SPMambaという音声分離手法を提案する。このモデルは、TF-GridNetアーキテクチャに基づいており、従来のBLSTMモジュールを双方向のMambaモジュールに置き換えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.168153319805665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing CNN-based speech separation models face local receptive field limitations and cannot effectively capture long time dependencies. Although LSTM and Transformer-based speech separation models can avoid this problem, their high complexity makes them face the challenge of computational resources and inference efficiency when dealing with long audio. To address this challenge, we introduce an innovative speech separation method called SPMamba. This model builds upon the robust TF-GridNet architecture, replacing its traditional BLSTM modules with bidirectional Mamba modules. These modules effectively model the spatiotemporal relationships between the time and frequency dimensions, allowing SPMamba to capture long-range dependencies with linear computational complexity. Specifically, the bidirectional processing within the Mamba modules enables the model to utilize both past and future contextual information, thereby enhancing separation performance. Extensive experiments conducted on public datasets, including WSJ0-2Mix, WHAM!, and Libri2Mix, as well as the newly constructed Echo2Mix dataset, demonstrated that SPMamba significantly outperformed existing state-of-the-art models, achieving superior results while also reducing computational complexity. These findings highlighted the effectiveness of SPMamba in tackling the intricate challenges of speech separation in complex environments.
Abstract（参考訳）: 既存のCNNベースの音声分離モデルは、局所的な受容的場制限に直面しており、長期間の依存関係を効果的にキャプチャできない。 LSTMとトランスフォーマーに基づく音声分離モデルはこの問題を回避することができるが、その複雑さが高いため、長い音声を扱う際の計算資源と推論効率の課題に直面している。この課題に対処するために,SPMambaと呼ばれる革新的な音声分離手法を提案する。このモデルは、TF-GridNetアーキテクチャに基づいており、従来のBLSTMモジュールを双方向のMambaモジュールに置き換えている。これらのモジュールは時間と周波数次元の時空間関係を効果的にモデル化し、SPMambaは線形計算複雑性で長距離依存を捉えることができる。具体的には,Mambaモジュール内の双方向処理により,過去のコンテキスト情報と将来のコンテキスト情報の両方を利用することが可能となり,分離性能が向上する。 WSJ0-2Mix、WHAM!、Libri2Mixなどの公開データセットと、新たに構築されたEcho2Mixデータセットを含む大規模な実験は、SPMambaが既存の最先端モデルを大幅に上回っており、計算複雑性を低減しつつ、優れた結果を達成することを実証した。これらの結果は,複雑な環境下での音声分離の難しさに対処する上で,SPMambaの有効性を浮き彫りにした。

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