論文の概要: Fill in the Gap! Combining Self-supervised Representation Learning with Neural Audio Synthesis for Speech Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20101v1
• Date: Thu, 30 May 2024 14:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:58:47.049501
• Title: Fill in the Gap! Combining Self-supervised Representation Learning with Neural Audio Synthesis for Speech Inpainting
• Title（参考訳）: 自己教師型表現学習とニューラルオーディオ合成を組み合わせた音声塗装
• Authors: Ihab Asaad, Maxime Jacquelin, Olivier Perrotin, Laurent Girin, Thomas Hueber,
• Abstract要約: 本稿では,音声信号の欠落部分を周囲の文脈から再構成する音声認識用SSLモデルについて検討する。 その目的のために、SSLエンコーダ、すなわち HuBERT とニューラルヴォコーダ、すなわち HiFiGAN を組み合わせてデコーダの役割を演じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.402357651227003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most speech self-supervised learning (SSL) models are trained with a pretext task which consists in predicting missing parts of the input signal, either future segments (causal prediction) or segments masked anywhere within the input (non-causal prediction). Learned speech representations can then be efficiently transferred to downstream tasks (e.g., automatic speech or speaker recognition). In the present study, we investigate the use of a speech SSL model for speech inpainting, that is reconstructing a missing portion of a speech signal from its surrounding context, i.e., fulfilling a downstream task that is very similar to the pretext task. To that purpose, we combine an SSL encoder, namely HuBERT, with a neural vocoder, namely HiFiGAN, playing the role of a decoder. In particular, we propose two solutions to match the HuBERT output with the HiFiGAN input, by freezing one and fine-tuning the other, and vice versa. Performance of both approaches was assessed in single- and multi-speaker settings, for both informed and blind inpainting configurations (i.e., the position of the mask is known or unknown, respectively), with different objective metrics and a perceptual evaluation. Performances show that if both solutions allow to correctly reconstruct signal portions up to the size of 200ms (and even 400ms in some cases), fine-tuning the SSL encoder provides a more accurate signal reconstruction in the single-speaker setting case, while freezing it (and training the neural vocoder instead) is a better strategy when dealing with multi-speaker data.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの音声自己教師型学習(SSL)モデルは、入力信号の欠落部分、将来のセグメント(因果予測)または入力内のどこにでも隠蔽されたセグメント(因果予測)を予測するプリテキストタスクで訓練される。 学習された音声表現は、下流のタスク(例えば、自動音声認識や話者認識)に効率的に転送できる。 本研究では,音声信号の欠落部分をその周囲の文脈から再構築する音声認識用SSLモデルについて検討する。 その目的のために、SSLエンコーダ、すなわち HuBERT とニューラルヴォコーダ、すなわち HiFiGAN を組み合わせてデコーダの役割を演じる。 特に,HuBERT出力とHiFiGAN入力とを一致させ,一方を凍結して他方を微調整し,その逆の2つの解を提案する。 両手法の性能は,視覚的評価,視覚的評価,視覚的評価,視覚的評価,視覚的評価の両面から評価した。 両ソリューションが200msまで(場合によっては400msまで)信号部分の正確な再構築を許すならば、SSLエンコーダの微調整は単一スピーカの設定ケースでより正確な信号再構成を提供すると同時に、それを凍結する(代わりにニューラルボコーダを訓練する)ことが、マルチスピーカデータを扱う際のより良い戦略であることを示している。

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