論文の概要: Scalable Speech Enhancement with Dynamic Channel Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17121v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 18:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:33.618960
• Title: Scalable Speech Enhancement with Dynamic Channel Pruning
• Title（参考訳）: 動的チャンネルプルーニングによるスケーラブル音声強調
• Authors: Riccardo Miccini, Clement Laroche, Tobias Piechowiak, Luca Pezzarossa,
• Abstract要約: 遠隔協調環境における生産性向上には,音声強調(SE)が不可欠である。 ディープラーニングモデルはSEでは非常に効果的であるが、その計算要求により組み込みシステムでは実用的ではない。 音声領域にDynamic Channel Pruningを導入し,それをSEの独自の畳み込みアーキテクチャに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44998333629984877
• License:
• Abstract: Speech Enhancement (SE) is essential for improving productivity in remote collaborative environments. Although deep learning models are highly effective at SE, their computational demands make them impractical for embedded systems. Furthermore, acoustic conditions can change significantly in terms of difficulty, whereas neural networks are usually static with regard to the amount of computation performed. To this end, we introduce Dynamic Channel Pruning to the audio domain for the first time and apply it to a custom convolutional architecture for SE. Our approach works by identifying unnecessary convolutional channels at runtime and saving computational resources by not computing the activations for these channels and retrieving their filters. When trained to only use 25% of channels, we save 29.6% of MACs while only causing a 0.75% drop in PESQ. Thus, DynCP offers a promising path toward deploying larger and more powerful SE solutions on resource-constrained devices.
• Abstract（参考訳）: 遠隔協調環境における生産性向上には,音声強調(SE)が不可欠である。 ディープラーニングモデルはSEでは非常に効果的であるが、その計算要求は組み込みシステムでは実用的ではない。 さらに、音響条件は困難という点では著しく変化するが、ニューラルネットワークは通常、計算の量に関して静的である。 この目的のために、初めて音声領域にDynamic Channel Pruningを導入し、SEの独自の畳み込みアーキテクチャに適用する。 我々のアプローチは、実行時に不要な畳み込みチャネルを特定し、これらのチャネルのアクティベーションを計算せず、フィルタを回収することで、計算資源を節約することで機能する。 25%のチャネルのみを使用するように訓練された場合、MACの29.6%を節約する一方、PSSQの0.75%の低下しか生じない。 このように、DynCPはリソース制約のあるデバイスに、より大きくより強力なSEソリューションをデプロイするための有望な道を提供する。

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