論文の概要: Look Once to Hear: Target Speech Hearing with Noisy Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06289v2
- Date: Mon, 13 May 2024 17:05:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 12:26:58.933712
- Title: Look Once to Hear: Target Speech Hearing with Noisy Examples
- Title（参考訳）: 耳に耳を傾ける:雑音のある音声をターゲットに
- Authors: Bandhav Veluri, Malek Itani, Tuochao Chen, Takuya Yoshioka, Shyamnath Gollakota,
- Abstract要約: 混み合った環境では、人間の脳はターゲット話者からのスピーチに集中することができる。
本稿では,この能力を実現するための新しいインテリジェントな聴取システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.386776139261004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In crowded settings, the human brain can focus on speech from a target speaker, given prior knowledge of how they sound. We introduce a novel intelligent hearable system that achieves this capability, enabling target speech hearing to ignore all interfering speech and noise, but the target speaker. A naive approach is to require a clean speech example to enroll the target speaker. This is however not well aligned with the hearable application domain since obtaining a clean example is challenging in real world scenarios, creating a unique user interface problem. We present the first enrollment interface where the wearer looks at the target speaker for a few seconds to capture a single, short, highly noisy, binaural example of the target speaker. This noisy example is used for enrollment and subsequent speech extraction in the presence of interfering speakers and noise. Our system achieves a signal quality improvement of 7.01 dB using less than 5 seconds of noisy enrollment audio and can process 8 ms of audio chunks in 6.24 ms on an embedded CPU. Our user studies demonstrate generalization to real-world static and mobile speakers in previously unseen indoor and outdoor multipath environments. Finally, our enrollment interface for noisy examples does not cause performance degradation compared to clean examples, while being convenient and user-friendly. Taking a step back, this paper takes an important step towards enhancing the human auditory perception with artificial intelligence. We provide code and data at: https://github.com/vb000/LookOnceToHear.
- Abstract（参考訳）: 混み合った環境では、人間の脳はターゲット話者からのスピーチに集中することができる。
本稿では,この能力を実現するための新しいインテリジェントな聴取システムを提案する。
ナイーブなアプローチは、ターゲット話者を登録するためにクリーンな音声サンプルを必要とすることである。
しかしこれは、クリーンな例を得ることは現実のシナリオでは困難であり、ユニークなユーザーインターフェイスの問題を生み出すため、聞き取り可能なアプリケーションドメインとうまく一致しない。
本稿では,対象話者を数秒間観察して,目標話者の単一,短く,雑音の多いバイノーラルな例を捉える,最初の登録インタフェースを提案する。
このノイズのある例は、干渉する話者や雑音の存在下での音声抽出の登録と後続の音声抽出に使用される。
本システムでは,5秒未満の雑音の入出力音声を用いて7.01dBの信号品質向上を実現し,6.24msで8ミリ秒の音声チャンクを処理可能である。
本研究は,屋内および屋外のマルチパス環境における実世界の静的・移動型話者への一般化を実証するものである。
最後に、ノイズの多い例の登録インターフェースは、クリーンな例に比べてパフォーマンスの劣化を起こさないが、便利でユーザフレンドリーである。
一歩後退して、人工知能による人間の聴覚知覚を高めるための重要な一歩を踏み出した。
https://github.com/vb000/LookOnceToHear.com/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/ s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s/s
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