論文の概要: Modulating State Space Model with SlowFast Framework for Compute-Efficient Ultra Low-Latency Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02019v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 12:14:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:59.042018
• Title: Modulating State Space Model with SlowFast Framework for Compute-Efficient Ultra Low-Latency Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 高速超低レイテンシ音声強調のためのSlowFastフレームワークによる状態空間モデルの変調
• Authors: Longbiao Cheng, Ashutosh Pandey, Buye Xu, Tobi Delbruck, Vamsi Krishna Ithapu, Shih-Chii Liu,
• Abstract要約: 深層学習に基づく音声強調(SE)手法は、低レイテンシ要求を満たす必要がある場合、しばしば重要な計算課題に直面する。 本稿では,低遅延化が必要な場合の計算コストの削減を目的としたSlowFastフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.068529349466456
• License:
• Abstract: Deep learning-based speech enhancement (SE) methods often face significant computational challenges when needing to meet low-latency requirements because of the increased number of frames to be processed. This paper introduces the SlowFast framework which aims to reduce computation costs specifically when low-latency enhancement is needed. The framework consists of a slow branch that analyzes the acoustic environment at a low frame rate, and a fast branch that performs SE in the time domain at the needed higher frame rate to match the required latency. Specifically, the fast branch employs a state space model where its state transition process is dynamically modulated by the slow branch. Experiments on a SE task with a 2 ms algorithmic latency requirement using the Voice Bank + Demand dataset show that our approach reduces computation cost by 70% compared to a baseline single-branch network with equivalent parameters, without compromising enhancement performance. Furthermore, by leveraging the SlowFast framework, we implemented a network that achieves an algorithmic latency of just 60 {\mu}s (one sample point at 16 kHz sample rate) with a computation cost of 100 M MACs/s, while scoring a PESQ-NB of 3.12 and SISNR of 16.62.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく音声強調法(SE)は、処理するフレーム数が増加するため、低レイテンシ要求を満たす必要がある場合、計算上の重大な課題に直面することが多い。 本稿では,低遅延化が必要な場合の計算コストの削減を目的としたSlowFastフレームワークを提案する。 このフレームワークは、低フレームレートで音響環境を解析する遅い分岐と、必要なフレームレートでSEを実行する高速分岐とから構成される。 具体的には、高速分岐は状態遷移プロセスが遅い分岐によって動的に変調される状態空間モデルを用いる。 音声バンク+デマンドデータセットを用いた2msのアルゴリズム遅延要求を伴うSEタスク実験の結果,提案手法は,等価パラメータを持つベースラインシングルブランチネットワークと比較して計算コストを70%削減するが,性能は向上しない。 さらに,SlowFastフレームワークを利用することで,計算コストが100MMAC/s,PESQ-NBが3.12,SISNRが16.62であったのに対し,SlowFastフレームワークを利用することで,たった60 {\mu}s(サンプルレート16kHzのサンプルポイント)のアルゴリズム遅延を実現するネットワークを実装した。

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