論文の概要: Unsupervised Blind Joint Dereverberation and Room Acoustics Estimation with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07472v2
- Date: Tue, 25 Mar 2025 11:24:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 20:12:59.955108
- 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: 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。
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。
本稿では,RIR推定におけるBUDDyの性能について検討し,不整合音響条件に対する最先端の教師付き推定器を超越して観測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.669363620480333
- License:
- 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 RIR 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 versatility. We demonstrate the robustness of our proposed method to new acoustic and speaker conditions, as well as its adaptability to high-resolution singing voice dereverberation, using both instrumental metrics and subjective listening evaluation. We study BUDDy's performance for RIR estimation and observe it surpasses a state-of-the-art supervised DNN-based estimator on mismatched acoustic conditions. Finally, we investigate the sensitivity of informed dereverberation methods to RIR estimation errors, thereby motivating the joint acoustic estimation and dereverberation design. Audio examples 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、無条件拡散モデルによって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。
RIRが未知の視覚的シナリオでは、BUDDyは様々な音響的シナリオにおいて音声の除去に成功し、他の視覚的教師なしベースラインよりも大幅に優れていた。
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,アルゴリズムの汎用性に関する新たな実験結果と洞察を提供することにより,これまでの研究を拡張した。
提案手法の新たな音響・話者条件に対する堅牢性,および高分解能な歌声の発声に対する適応性について,計器的指標と主観的聴取評価の両方を用いて検証した。
本稿では,RIR推定のためのBUDDyの性能について検討し,不一致音環境における最先端のDNNに基づく推定器を超越した評価を行う。
最後に,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感度について検討し,関節音響推定およびデバーベレーション設計の動機付けを行った。
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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