論文の概要: Raw Speech Enhancement with Deep State Space Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03377v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 09:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 21:10:19.033671
• Title: Raw Speech Enhancement with Deep State Space Modeling
• Title（参考訳）: 深部空間モデリングによる生音声強調
• Authors: Yan Ru Pei, Ritik Shrivastava, FNU Sidharth,
• Abstract要約: ATENNuateは、オンライン生音声の効率向上のために構成された、シンプルなディープな状態空間オートエンコーダである。 我々は、VoiceBank + DEMANDとMicrosoft DNS1合成テストセットでaTENNuateをベンチマークする。 ネットワークは、PSSQスコア、パラメータカウント、MAC、レイテンシの点で、従来のリアルタイムデノナイズモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0650780147044159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present aTENNuate, a simple deep state-space autoencoder configured for efficient online raw speech enhancement in an end-to-end fashion. The network's performance is primarily evaluated on raw speech denoising, with additional assessments on tasks such as super-resolution and de-quantization. We benchmark aTENNuate on the VoiceBank + DEMAND and the Microsoft DNS1 synthetic test sets. The network outperforms previous real-time denoising models in terms of PESQ score, parameter count, MACs, and latency. Even as a raw waveform processing model, the model maintains high fidelity to the clean signal with minimal audible artifacts. In addition, the model remains performant even when the noisy input is compressed down to 4000Hz and 4 bits, suggesting general speech enhancement capabilities in low-resource environments.
• Abstract（参考訳）: ATENNuateは、エンドツーエンドで効率的なオンライン生音声強調を実現するための、シンプルな状態空間オートエンコーダである。 ネットワークの性能は、主に生の音声認識で評価され、超分解能や非量子化などのタスクで評価される。 我々は、VoiceBank + DEMANDとMicrosoft DNS1合成テストセットでaTENNuateをベンチマークする。 ネットワークは、PSSQスコア、パラメータカウント、MAC、レイテンシの点で、従来のリアルタイムデノナイズモデルを上回っている。 生波形処理モデルとしても、最小限の可聴アーチファクトを持つクリーン信号に対する忠実度を維持する。 さらに、ノイズ入力が4000Hzと4ビットに圧縮された場合でもモデルが動作し、低リソース環境における一般的な音声強調能力を示唆している。

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