Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Speech Enhancement Without a Separate Speaker Embedding Model

論文の概要: Personalized Speech Enhancement Without a Separate Speaker Embedding Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09928v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 11:16:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 14:05:00.618418
Title: Personalized Speech Enhancement Without a Separate Speaker Embedding Model
Title（参考訳）: 個別話者埋め込みモデルのないパーソナライズされた音声強調
Authors: Tanel Pärnamaa, Ando Saabas,
Abstract要約: 本稿では,PSEモデル自体の内部表現を話者埋め込みとして用いることを提案する。提案手法は,事前学習した話者埋め込みモデルを用いた標準的な手法よりも,等しく,あるいは良好に動作することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.907450460692904
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Personalized speech enhancement (PSE) models can improve the audio quality of teleconferencing systems by adapting to the characteristics of a speaker's voice. However, most existing methods require a separate speaker embedding model to extract a vector representation of the speaker from enrollment audio, which adds complexity to the training and deployment process. We propose to use the internal representation of the PSE model itself as the speaker embedding, thereby avoiding the need for a separate model. We show that our approach performs equally well or better than the standard method of using a pre-trained speaker embedding model on noise suppression and echo cancellation tasks. Moreover, our approach surpasses the ICASSP 2023 Deep Noise Suppression Challenge winner by 0.15 in Mean Opinion Score.
Abstract（参考訳）: パーソナライズされた音声強調(PSE)モデルは、話者の声の特性に適応することにより、遠隔会議システムの音質を向上させることができる。しかし、既存のほとんどの手法では、話者の入力音声から話者のベクトル表現を抽出するために、別の話者埋め込みモデルを必要とする。本稿では,PSEモデル自体の内部表現を話者埋め込みとして用いることを提案する。提案手法は,騒音抑制およびエコーキャンセルタスクに事前学習した話者埋め込みモデルを用いることで,従来の手法と同等あるいは同等に動作することを示す。さらに,本手法はICASSP 2023 Deep Noise Suppression Challengeの勝者を平均オピニオンスコアで0.15上回っている。

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