論文の概要: MaskSR: Masked Language Model for Full-band Speech Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02092v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 08:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 17:21:12.742046
• Title: MaskSR: Masked Language Model for Full-band Speech Restoration
• Title（参考訳）: MaskSR:全帯域音声復元のためのマスクド言語モデル
• Authors: Xu Li, Qirui Wang, Xiaoyu Liu,
• Abstract要約: 音声の復元は,様々な歪みが存在する場合に高品質な音声を復元することを目的としている。 雑音,リバーブ,クリップング,低帯域を考慮したフルバンド44.1kHz音声の復元が可能なマスク付き言語モデルであるMaskSRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.015213589171985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech restoration aims at restoring high quality speech in the presence of a diverse set of distortions. Although several deep learning paradigms have been studied for this task, the power of the recently emerging language models has not been fully explored. In this paper, we propose MaskSR, a masked language model capable of restoring full-band 44.1 kHz speech jointly considering noise, reverb, clipping, and low bandwidth. MaskSR works with discrete acoustic tokens extracted using a pre-trained neural codec. During training, MaskSR is optimized to predict randomly masked tokens extracted from the high quality target speech, conditioned on the corrupted speech with various distortions. During inference, MaskSR reconstructs the target speech tokens with efficient iterative sampling. Extensive experiments show that MaskSR obtains competitive results on both the full-band speech restoration task and also on sub-tasks compared with a wide range of models.
• Abstract（参考訳）: 音声の復元は,様々な歪みが存在する場合に高品質な音声を復元することを目的としている。 この課題のためにいくつかのディープラーニングパラダイムが研究されているが、最近登場した言語モデルのパワーは十分に研究されていない。 本稿では,雑音,リバーブ,クリップング,低帯域を考慮したフルバンド44.1kHz音声の復元が可能なマスク付き言語モデルMaskSRを提案する。 MaskSRは、事前訓練されたニューラルコーデックを用いて抽出された離散音響トークンで動作する。 トレーニング中、MaskSRは、高品質なターゲット音声から抽出されたランダムなマスク付きトークンを様々な歪みで条件付きで予測するように最適化されている。 推論中、MaskSRは効率的な反復サンプリングでターゲットの音声トークンを再構成する。 広汎な実験により,MaskSRは全帯域音声復元タスクとサブタスクの両方において,幅広いモデルと比較して競争結果が得られることがわかった。

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