論文の概要: An Investigation of Incorporating Mamba for Speech Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06573v1
- Date: Fri, 10 May 2024 16:18:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 15:18:23.366085
- Title: An Investigation of Incorporating Mamba for Speech Enhancement
- Title（参考訳）: 音声強調のための組み込み型マンバの検討
- Authors: Rong Chao, Wen-Huang Cheng, Moreno La Quatra, Sabato Marco Siniscalchi, Chao-Han Huck Yang, Szu-Wei Fu, Yu Tsao,
- Abstract要約: 我々は,マンバをベースとした回帰モデルを用いて音声信号の特徴付けと,SEMambaと呼ばれるマンバに基づくSEシステムの構築を行う。
SEMambaは有望な結果を示し、VoiceBank-DEMANDデータセットでPSSQスコアが3.55に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.610243349192096
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work aims to study a scalable state-space model (SSM), Mamba, for the speech enhancement (SE) task. We exploit a Mamba-based regression model to characterize speech signals and build an SE system upon Mamba, termed SEMamba. We explore the properties of Mamba by integrating it as the core model in both basic and advanced SE systems, along with utilizing signal-level distances as well as metric-oriented loss functions. SEMamba demonstrates promising results and attains a PESQ score of 3.55 on the VoiceBank-DEMAND dataset. When combined with the perceptual contrast stretching technique, the proposed SEMamba yields a new state-of-the-art PESQ score of 3.69.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,音声強調(SE)タスクのためのスケーラブルな状態空間モデル(SSM)であるMambaを研究することである。
我々は,マンバをベースとした回帰モデルを用いて音声信号の特徴付けと,SEMambaと呼ばれるマンバに基づくSEシステムの構築を行う。
信号レベル距離と距離指向損失関数を利用するとともに,基礎的および先進的なSEシステムにおいてコアモデルとして組み込むことにより,Mambaの特性を探求する。
SEMambaは有望な結果を示し、VoiceBank-DEMANDデータセットでPSSQスコアが3.55に達した。
知覚コントラスト伸張技術と組み合わせると、SEMambaは3.69のPESQスコアを得る。
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