論文の概要: Diffusion Gaussian Mixture Audio Denoise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09154v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 14:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:34:25.017841
• Title: Diffusion Gaussian Mixture Audio Denoise
• Title（参考訳）: 拡散ガウス混合オーディオ
• Authors: Pu Wang, Junhui Li, Jialu Li, Liangdong Guo, Youshan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では拡散モデルとガウス混合モデルに基づくデノナイズモデルであるDiffGMMモデルを提案する。 まず1D-U-Netを用いて特徴を抽出し,ガウス混合モデルのパラメータを推定する線形層を訓練する。 推定ノイズからノイズ信号を連続的に減算してクリーンオーディオ信号を出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.760755498636943
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent diffusion models have achieved promising performances in audio-denoising tasks. The unique property of the reverse process could recover clean signals. However, the distribution of real-world noises does not comply with a single Gaussian distribution and is even unknown. The sampling of Gaussian noise conditions limits its application scenarios. To overcome these challenges, we propose a DiffGMM model, a denoising model based on the diffusion and Gaussian mixture models. We employ the reverse process to estimate parameters for the Gaussian mixture model. Given a noisy audio signal, we first apply a 1D-U-Net to extract features and train linear layers to estimate parameters for the Gaussian mixture model, and we approximate the real noise distributions. The noisy signal is continuously subtracted from the estimated noise to output clean audio signals. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DiffGMM model achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルでは,音声復調作業において有望な性能が達成されている。 逆過程のユニークな性質は、クリーンな信号を回復することができた。 しかし、実世界の雑音の分布は1つのガウス分布に従わない。 ガウス雑音条件のサンプリングは応用シナリオを制限する。 これらの課題を克服するために,拡散モデルとガウス混合モデルに基づくデノナイジングモデルであるDiffGMMモデルを提案する。 逆過程を用いてガウス混合モデルのパラメータを推定する。 まず1D-U-Netを用いて特徴を抽出し、線形層を訓練し、ガウス混合モデルのパラメータを推定し、実雑音分布を近似する。 推定ノイズからノイズ信号を連続的に減算してクリーンオーディオ信号を出力する。 実験結果から,提案したDiffGMMモデルが最先端性能を実現することを示す。

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