論文の概要: Stage-Wise and Prior-Aware Neural Speech Phase Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04990v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 12:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 00:57:50.139225
• Title: Stage-Wise and Prior-Aware Neural Speech Phase Prediction
• Title（参考訳）: ステージワイズと事前認識型ニューラル音声位相予測
• Authors: Fei Liu, Yang Ai, Hui-Peng Du, Ye-Xin Lu, Rui-Chen Zheng, Zhen-Hua Ling,
• Abstract要約: 本稿では,SP-NSPP(Stage-wise and Prior-Aware Neural Speech Phase Prediction)モデルを提案する。 初期事前構成段階では、振幅スペクトルから粗い前相スペクトルを予め予測する。 その後の精細化段階は、振幅スペクトルを前相に条件付き精製された高品質の位相スペクトルに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.422370098313788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel Stage-wise and Prior-aware Neural Speech Phase Prediction (SP-NSPP) model, which predicts the phase spectrum from input amplitude spectrum by two-stage neural networks. In the initial prior-construction stage, we preliminarily predict a rough prior phase spectrum from the amplitude spectrum. The subsequent refinement stage transforms the amplitude spectrum into a refined high-quality phase spectrum conditioned on the prior phase. Networks in both stages use ConvNeXt v2 blocks as the backbone and adopt adversarial training by innovatively introducing a phase spectrum discriminator (PSD). To further improve the continuity of the refined phase, we also incorporate a time-frequency integrated difference (TFID) loss in the refinement stage. Experimental results confirm that, compared to neural network-based no-prior phase prediction methods, the proposed SP-NSPP achieves higher phase prediction accuracy, thanks to introducing the coarse phase priors and diverse training criteria. Compared to iterative phase estimation algorithms, our proposed SP-NSPP does not require multiple rounds of staged iterations, resulting in higher generation efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,入力振幅スペクトルからの位相スペクトルを2段階ニューラルネットワークで予測するSP-NSPP(Stage-wise and Prior-Aware Neural Speech Phase Prediction)モデルを提案する。 初期事前構成段階では、振幅スペクトルから粗い前相スペクトルを予め予測する。 その後の精細化段階は、振幅スペクトルを前相に条件付き精製された高品質の位相スペクトルに変換する。 両段階のネットワークは、ConvNeXt v2ブロックをバックボーンとして使用し、位相スペクトル判別器(PSD)を革新的に導入して敵の訓練を採用する。 改良相の連続性をさらに向上するため, 改良段階において時間周波数積分差(TFID)損失を取り入れた。 実験結果から, ニューラルネットワークを用いた非優先位相予測法と比較して, 粗い位相先行と多様なトレーニング基準を導入することにより, 提案したSP-NSPPの位相予測精度が向上することが確認された。 繰り返し位相推定アルゴリズムと比較して,提案するSP-NSPPは複数ラウンドの繰り返しを必要とせず,生成効率が向上する。

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