論文の概要: Speech Separation with Pretrained Frontend to Minimize Domain Mismatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03085v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:30:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:58:05.986481
• Title: Speech Separation with Pretrained Frontend to Minimize Domain Mismatch
• Title（参考訳）: ドメインミスマッチ最小化のための事前訓練フロントエンドによる音声分離
• Authors: Wupeng Wang, Zexu Pan, Xinke Li, Shuai Wang, Haizhou Li,
• Abstract要約: 音声分離は、個々の音声信号を音声混合物から分離しようとする。 ほとんどの分離モデルは、現実のパーティーシナリオでターゲット参照が利用できないため、合成データに基づいて訓練されている。 対象参照音声を必要とせずに混合データに露呈する自己教師付きドメイン不変プレトレーニング(DIP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.63061599979695
• License:
• Abstract: Speech separation seeks to separate individual speech signals from a speech mixture. Typically, most separation models are trained on synthetic data due to the unavailability of target reference in real-world cocktail party scenarios. As a result, there exists a domain gap between real and synthetic data when deploying speech separation models in real-world applications. In this paper, we propose a self-supervised domain-invariant pretrained (DIP) frontend that is exposed to mixture data without the need for target reference speech. The DIP frontend utilizes a Siamese network with two innovative pretext tasks, mixture predictive coding (MPC) and mixture invariant coding (MIC), to capture shared contextual cues between real and synthetic unlabeled mixtures. Subsequently, we freeze the DIP frontend as a feature extractor when training the downstream speech separation models on synthetic data. By pretraining the DIP frontend with the contextual cues, we expect that the speech separation skills learned from synthetic data can be effectively transferred to real data. To benefit from the DIP frontend, we introduce a novel separation pipeline to align the feature resolution of the separation models. We evaluate the speech separation quality on standard benchmarks and real-world datasets. The results confirm the superiority of our DIP frontend over existing speech separation models. This study underscores the potential of large-scale pretraining to enhance the quality and intelligibility of speech separation in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 音声分離は、個々の音声信号を音声混合物から分離しようとする。 通常、ほとんどの分離モデルは、現実のカクテルパーティーのシナリオでターゲット参照が利用できないため、合成データに基づいて訓練される。 その結果、実世界のアプリケーションに音声分離モデルを展開する際には、実データと合成データの間にドメインギャップが存在する。 本稿では、ターゲット参照音声を必要とせずに混合データに露呈する自己教師付きドメイン不変事前訓練(DIP)フロントエンドを提案する。 DIPフロントエンドは、2つの革新的なプリテキストタスクである混合予測符号化(MPC)と混合不変符号化(MIC)を用いて、実と合成の未ラベルの混合物間の共有コンテキストキューをキャプチャする。 その後、合成データに基づいて下流音声分離モデルを訓練する際、DIPフロントエンドを特徴抽出器として凍結する。 DIPフロントエンドを文脈的手がかりで事前学習することにより、合成データから得られた音声分離スキルを実データに効果的に移行できると期待する。 DIPフロントエンドの恩恵を受けるために、分離モデルの特徴分解能を整合させる新しい分離パイプラインを導入する。 我々は,標準ベンチマークと実世界のデータセットを用いて,音声分離の品質を評価する。 その結果、既存の音声分離モデルよりもDIPフロントエンドの方が優れていることが確認された。 本研究は,実世界のアプリケーションにおける音声分離の質と信頼性を高めるために,大規模事前学習の可能性を明らかにするものである。

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