論文の概要: Enhancing Speech Quality through the Integration of BGRU and Transformer Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17911v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 07:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:11.636069
• Title: Enhancing Speech Quality through the Integration of BGRU and Transformer Architectures
• Title（参考訳）: BGRUとトランスフォーマーアーキテクチャの統合による音声品質向上
• Authors: Souliman Alghnam, Mohammad Alhussien, Khaled Shaheen,
• Abstract要約: 雑音環境下での音声信号の品質向上には,音声強調が不可欠である。 本稿では,双方向Gated Recurrent Units(BGRU)とTransformerモデルの統合による音声強調作業の有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Speech enhancement plays an essential role in improving the quality of speech signals in noisy environments. This paper investigates the efficacy of integrating Bidirectional Gated Recurrent Units (BGRU) and Transformer models for speech enhancement tasks. Through a comprehensive experimental evaluation, our study demonstrates the superiority of this hybrid architecture over traditional methods and standalone models. The combined BGRU-Transformer framework excels in capturing temporal dependencies and learning complex signal patterns, leading to enhanced noise reduction and improved speech quality. Results show significant performance gains compared to existing approaches, highlighting the potential of this integrated model in real-world applications. The seamless integration of BGRU and Transformer architectures not only enhances system robustness but also opens the road for advanced speech processing techniques. This research contributes to the ongoing efforts in speech enhancement technology and sets a solid foundation for future investigations into optimizing model architectures, exploring many application scenarios, and advancing the field of speech processing in noisy environments.
• Abstract（参考訳）: 雑音環境下での音声信号の品質向上には,音声強調が不可欠である。 本稿では,双方向Gated Recurrent Units(BGRU)とTransformerモデルの統合による音声強調作業の有効性について検討する。 本研究は,総合的な実験評価を通じて,従来の手法やスタンドアロンモデルよりも,このハイブリッドアーキテクチャの優位性を実証する。 組み合わせたBGRU-Transformerフレームワークは、時間的依存の捕捉と複雑な信号パターンの学習に優れ、ノイズの低減と音声品質の向上につながる。 実世界のアプリケーションにおいて、この統合モデルの可能性を強調し、既存のアプローチと比較して大きなパフォーマンス向上を示した。 BGRUとTransformerアーキテクチャのシームレスな統合は、システムの堅牢性を高めるだけでなく、高度な音声処理技術への道を開く。 本研究は、音声強調技術の継続的な取り組みに寄与し、モデルアーキテクチャの最適化、多くの応用シナリオの探索、ノイズの多い環境での音声処理の分野の進展など、将来の研究の基盤となる。

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