論文の概要: RelUNet: Relative Channel Fusion U-Net for Multichannel Speech Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05019v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 13:19:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 00:48:04.692027
- Title: RelUNet: Relative Channel Fusion U-Net for Multichannel Speech Enhancement
- Title（参考訳）: RelUNet:マルチチャネル音声強調のための相対チャネル融合U-Net
- Authors: Ibrahim Aldarmaki, Thamar Solorio, Bhiksha Raj, Hanan Aldarmaki,
- Abstract要約: マルチチャネル音声強調モデル、特にU-Netアーキテクチャに基づくものは、有望な性能と一般化の可能性を示す。
本稿では,各チャネルが参照チャネルと協調して,スタックリングによって処理される,アウトセットからの相対情報を組み込むことにより,これらのモデルに新たな変更を加えることを提案する。
この入力戦略は、比較差を利用してチャネル間の情報を適応的に融合し、重要な空間情報を捕捉し、全体的な性能を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.878204820665516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Neural multi-channel speech enhancement models, in particular those based on the U-Net architecture, demonstrate promising performance and generalization potential. These models typically encode input channels independently, and integrate the channels during later stages of the network. In this paper, we propose a novel modification of these models by incorporating relative information from the outset, where each channel is processed in conjunction with a reference channel through stacking. This input strategy exploits comparative differences to adaptively fuse information between channels, thereby capturing crucial spatial information and enhancing the overall performance. The experiments conducted on the CHiME-3 dataset demonstrate improvements in speech enhancement metrics across various architectures.
- Abstract（参考訳）: ニューラルマルチチャネル音声強調モデル、特にU-Netアーキテクチャに基づくモデルは、有望な性能と一般化の可能性を示す。
これらのモデルは通常、入力チャネルを独立にエンコードし、ネットワークの後半段階でチャネルを統合する。
本稿では,各チャネルが参照チャネルと連動してスタック化処理される,アウトセットからの相対情報を組み込むことにより,これらのモデルに新たな変更を加えることを提案する。
この入力戦略は、比較差を利用してチャネル間の情報を適応的に融合し、重要な空間情報を捕捉し、全体的な性能を向上させる。
CHiME-3データセットで行った実験は、様々なアーキテクチャにおける音声強調指標の改善を実証している。
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