論文の概要: TAPS: Throat and Acoustic Paired Speech Dataset for Deep Learning-Based Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11478v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 06:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:20.063118
• Title: TAPS: Throat and Acoustic Paired Speech Dataset for Deep Learning-Based Speech Enhancement
• Title（参考訳）: TAPS:深層学習に基づく音声強調のための音・音響ペア音声データセット
• Authors: Yunsik Kim, Yonghun Song, Yoonyoung Chung,
• Abstract要約: スロートマイクは、そのノイズ抑制特性を解決し、音声を録音する際のノイズを低減する。 音波が皮膚や組織を通過すると、高周波情報が減衰し、音声の明瞭度が低下する。 近年の深層学習アプローチでは喉頭マイクロホン記録の強化が期待されているが,標準化されたデータセットの欠如によりさらなる進歩が制限されている。 喉頭と音響のペア音声データセット (TAPS) を導入し, 喉頭と音響マイクロホンを用いた60人の韓国語話者からのペア音声の収集を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In high-noise environments such as factories, subways, and busy streets, capturing clear speech is challenging due to background noise. Throat microphones provide a solution with their noise-suppressing properties, reducing the noise while recording speech. However, a significant limitation remains: high-frequency information is attenuated as sound waves pass through skin and tissue, reducing speech clarity. Recent deep learning approaches have shown promise in enhancing throat microphone recordings, but further progress is constrained by the absence of standardized dataset. We introduce a throat and acoustic paired speech dataset (TAPS), a collection of paired utterances recorded from 60 native Korean speakers using throat and acoustic microphones. To demonstrate the TAPS's utility, we tested three baseline deep learning models and identified the mapping-based approach as superior in improving speech quality and restoring content. Additionally, we propose an optimal method to mitigate the signal mismatch between throat and acoustic microphones, ensuring model performance. These results highlight the potential of TAPS to serve as a standardized dataset and advance research in throat microphone-based speech enhancement.
• Abstract（参考訳）: 工場、地下鉄、繁華街などの高騒音環境においては、背景雑音のため、明瞭な発話を捉えることは困難である。 スロートマイクは、そのノイズ抑制特性を解決し、音声を録音する際のノイズを低減する。 しかし、音波が皮膚や組織を通過すると、高周波情報は減衰し、音声の明瞭度が低下する。 近年の深層学習アプローチでは喉頭マイクロホン記録の強化が期待されているが,標準化されたデータセットの欠如によりさらなる進歩が制限されている。 喉頭と音響のペア音声データセット (TAPS) を導入し, 喉頭と音響マイクロホンを用いた60人の韓国語話者からのペア音声の収集を行った。 TAPSの有用性を実証するため、3つのベースライン深層学習モデルを検証し、マッピングに基づくアプローチを音声品質の向上とコンテンツ復元に優れていると同定した。 さらに,喉頭と音響マイクロホン間の信号ミスマッチを緩和し,モデル性能を確保するための最適手法を提案する。 これらの結果から,TAPSが標準化されたデータセットとして機能し,喉頭マイクによる音声強調研究の進展が示唆された。

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