論文の概要: Unsupervised Blind Joint Dereverberation and Room Acoustics Estimation with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07472v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 11:31:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 13:34:28.388715
- Title: Unsupervised Blind Joint Dereverberation and Room Acoustics Estimation with Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた非教師付きブラインド継手残響と室内音響推定
- Authors: Jean-Marie Lemercier, Eloi Moliner, Simon Welker, Vesa Välimäki, Timo Gerkmann,
- Abstract要約: BUDDyと呼ばれるブラインド・デバーベーションと室内インパルス応答推定の教師なし手法を提案する。
室内のインパルス応答が不明な視覚的シナリオでは、BUDDyは音声の発声に成功している。
一般化に苦しむ教師付き手法とは異なり、BUDDyは異なる音響条件にシームレスに適応する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.669363620480333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an unsupervised method for single-channel blind dereverberation and room impulse response (RIR) estimation, called BUDDy. The algorithm is rooted in Bayesian posterior sampling: it combines a likelihood model enforcing fidelity to the reverberant measurement, and an anechoic speech prior implemented by an unconditional diffusion model. We design a parametric filter representing the RIR, with exponential decay for each frequency subband. Room acoustics estimation and speech dereverberation are jointly carried out, as the filter parameters are iteratively estimated and the speech utterance refined along the reverse diffusion trajectory. In a blind scenario where the room impulse response is unknown, BUDDy successfully performs speech dereverberation in various acoustic scenarios, significantly outperforming other blind unsupervised baselines. Unlike supervised methods, which often struggle to generalize, BUDDy seamlessly adapts to different acoustic conditions. This paper extends our previous work by offering new experimental results and insights into the algorithm's performance and versatility. We first investigate the robustness of informed dereverberation methods to RIR estimation errors, to motivate the joint acoustic estimation and dereverberation paradigm. Then, we demonstrate the adaptability of our method to high-resolution singing voice dereverberation, study its performance in RIR estimation, and conduct subjective evaluation experiments to validate the perceptual quality of the results, among other contributions. Audio samples and code can be found online.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,BUDDy と呼ばれる単一チャネルブラインド除去と室内インパルス応答 (RIR) 推定のための教師なし手法を提案する。
このアルゴリズムは、残響測定に忠実度を強制する確率モデルと、無条件拡散モデルで事前に実装された無響音声とを結合したベイズ後部サンプリングに根ざしている。
周波数サブバンド毎に指数減衰したRIRを表すパラメトリックフィルタを設計する。
フィルタパラメータを反復的に推定し、逆拡散軌道に沿って音声発声を洗練することにより、室内音響推定と音声発声を共同で行う。
室内インパルス応答が不明な視覚的シナリオでは、BUDDyは様々な音響的シナリオで音声の発声を成功させ、他の視覚的教師なしベースラインを著しく上回ります。
一般化に苦しむ教師付き手法とは異なり、BUDDyは異なる音響条件にシームレスに適応する。
本稿では,アルゴリズムの性能と汎用性に関する新たな実験結果と知見を提供することにより,これまでの研究を拡張した。
まず,RIR推定誤差に対するインフォームド・デバーベレーション手法の頑健さについて検討し,共同音響推定とデバーベレーション・パラダイムの動機付けを行った。
そして,高分解能な歌声の発声への適応性を実証し,RIR推定におけるその性能について検討し,主観評価実験を行い,結果の知覚的品質を検証した。
オーディオサンプルとコードはオンラインで見ることができる。
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