論文の概要: Deep Active Speech Cancellation with Multi-Band Mamba Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01185v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 09:22:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:00:55.782947
- Title: Deep Active Speech Cancellation with Multi-Band Mamba Network
- Title（参考訳）: マルチバンドマンバネットワークを用いたディープアクティブ音声キャンセラ
- Authors: Yehuda Mishaly, Lior Wolf, Eliya Nachmani,
- Abstract要約: アクティブ音声キャンセラ(ASC)のための新しい深層学習ネットワークを提案する。
提案したMulti-Band Mambaアーキテクチャは、入力音声を異なる周波数帯域にセグメントし、正確な反信号生成を可能にする。
実験の結果、ANCシナリオでは7.2dB、ASCでは6.2dBの改善が達成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.73250985838971
- License:
- Abstract: We present a novel deep learning network for Active Speech Cancellation (ASC), advancing beyond Active Noise Cancellation (ANC) methods by effectively canceling both noise and speech signals. The proposed Multi-Band Mamba architecture segments input audio into distinct frequency bands, enabling precise anti-signal generation and improved phase alignment across frequencies. Additionally, we introduce an optimization-driven loss function that provides near-optimal supervisory signals for anti-signal generation. Experimental results demonstrate substantial performance gains, achieving up to 7.2dB improvement in ANC scenarios and 6.2dB in ASC, significantly outperforming existing methods. Audio samples are available at https://mishalydev.github.io/DeepASC-Demo
- Abstract（参考訳）: 本稿では,音声信号と音声信号の両方を効果的にキャンセルすることにより,アクティブノイズキャンセラ(ANC)法を超越した,アクティブ音声キャンセラ(ASC)のための新しいディープラーニングネットワークを提案する。
提案したMulti-Band Mambaアーキテクチャは、入力音声を異なる周波数帯域に分割し、正確な反信号生成と周波数間の位相アライメントの改善を可能にする。
さらに,信号生成に最適に近い信号を提供する最適化駆動損失関数を導入する。
実験の結果、ANCのシナリオでは7.2dB、ASCでは6.2dB、既存の手法では大幅に向上した。
オーディオサンプルはhttps://mishalydev.github.io/DeepASC-Demoで入手できる。
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