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 17:42:45.8367
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

関連論文リスト

• Generative Adversarial Network based Voice Conversion: Techniques, Challenges, and Recent Advancements [12.716872085463887]
  GAN(Generative Adversarial Network)ベースのアプローチは,その強力な特徴マッピング能力と,高度に現実的な音声を生成する可能性に対して,大きな注目を集めている。 本稿では,音声変換環境の包括的分析を行い,重要な技術,重要な課題,現場におけるGANの変容的影響を明らかにする。 全体として、この研究は、音声変換技術における最先端のSOTA(State-of-the-art)の推進を目指す研究者、開発者、実践者にとって不可欠なリソースとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T11:22:21Z)
• AVadCLIP: Audio-Visual Collaboration for Robust Video Anomaly Detection [57.649223695021114]
  本稿では,ロバストなビデオ異常検出に音声と視覚の協調を利用する,弱教師付きフレームワークを提案する。 本フレームワークは,複数のベンチマークにおいて優れた性能を示し,オーディオ統合により異常検出精度が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T13:59:16Z)
• WavRAG: Audio-Integrated Retrieval Augmented Generation for Spoken Dialogue Models [49.725968706743586]
  WavRAGは、ネイティブなエンドツーエンドオーディオをサポートする最初の検索拡張生成フレームワークである。 本稿では,テキストとオーディオのハイブリッド知識ベースからの検索を容易にするために,WavRetrieverを提案する。 最先端のASR-Text RAGパイプラインと比較して、WavRAGは10倍の高速化を実現しつつ、同等の検索性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T16:54:07Z)
• Step-Audio: Unified Understanding and Generation in Intelligent Speech Interaction [110.38946048535033]
  本稿では,音声認識のための最初のプロダクション対応オープンソースソリューションであるStep-Audioを紹介する。 1) 統合された理解と生成を実現する統合音声テキストマルチモーダルモデル、2) 安価な音声クローニングフレームワークを確立し、蒸留によりオープンソースで軽量なStep-Audio-TTS-3Bモデルを生産する生成音声データエンジン、3) 方言、感情、歌、RAP間の動的調整を可能にする命令駆動型微制御システム、4) ツールコールとロールプレイング機能を備えた強化認知アーキテクチャ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T15:58:56Z)
• Comparative Analysis of Audio Feature Extraction for Real-Time Talking Portrait Synthesis [3.210706100833053]
  我々は、従来のAFEモデルをOpen AIのWhisperに置き換える、完全に統合されたシステムを提案し、実装する。 我々はWhisperが処理を高速化するだけでなく、レンダリング品質の特定の側面を改善し、より現実的で応答性の高い対話型対話を実現することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:18:05Z)
• FINALLY: fast and universal speech enhancement with studio-like quality [7.207284147264852]
  本稿では,様々な歪みを含む実世界の録音における音声強調の課題に対処する。 本研究では, 対人訓練の安定性を高めるために, 知覚喪失のための様々な特徴抽出器について検討した。 我々は、WavLMに基づく知覚損失をMS-STFT逆行訓練パイプラインに統合し、音声強調モデルの効果的で安定した訓練手順を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T11:16:03Z)
• Pre-training Feature Guided Diffusion Model for Speech Enhancement [37.88469730135598]
  音声強調は、雑音環境下での音声の明瞭さと明瞭さを著しく向上させる。 本稿では,効率的な音声強調に適した事前学習機能誘導拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T18:22:59Z)
• Unveiling the Power of Audio-Visual Early Fusion Transformers with Dense Interactions through Masked Modeling [24.346868432774453]
  人間は聴覚情報と視覚情報を統合でき、周囲の環境をより深く理解することができる。 認知心理学と神経科学の研究を通じて実証された、音声と視覚の早期融合は、マルチモーダル知覚モデルを開発するための有望な可能性を提供する。 初期融合によるオーディオ・ビジュアル・エンコーダの訓練にマスク付き再構成フレームワークを活用することで、早期融合アーキテクチャの訓練に対処する。 本研究では,局所的な音声と視覚的表現の相互作用を捉え,細粒度な相互作用を捕捉するモデルの能力を向上する,注意に基づく融合モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T03:38:49Z)
• AV-RIR: Audio-Visual Room Impulse Response Estimation [49.469389715876915]
  室内インパルス応答(RIR)の正確な推定は,音声処理やAR/VR応用において重要である。 本稿では,与えられた残響音声信号と対応する環境の視覚的手がかりからRIRを正確に推定する,新しいマルチモーダルマルチタスク学習手法であるAV-RIRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T22:58:30Z)
• Improving Audio-Visual Speech Recognition by Lip-Subword Correlation Based Visual Pre-training and Cross-Modal Fusion Encoder [58.523884148942166]
  本稿では,事前学習および微調整訓練の枠組みの下で,音声視覚音声認識(AVSR)を改善するための2つの新しい手法を提案する。 まず, マンダリンにおける口唇形状と音節レベルサブワード単位の相関について検討し, 口唇形状から良好なフレームレベル音節境界を確立する。 次に,音声誘導型クロスモーダルフュージョンエンコーダ(CMFE)ニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T08:19:24Z)
• Dynamically Grown Generative Adversarial Networks [111.43128389995341]
  本稿では、ネットワークアーキテクチャとそのパラメータを自動化とともに最適化し、トレーニング中にGANを動的に成長させる手法を提案する。 本手法はアーキテクチャ探索手法を勾配に基づく訓練とインターリーブステップとして組み込んで,ジェネレータと識別器の最適アーキテクチャ成長戦略を定期的に探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T01:25:51Z)
• Single-Layer Vision Transformers for More Accurate Early Exits with Less Overhead [88.17413955380262]
  視覚変換器アーキテクチャに基づく早期退避のための新しいアーキテクチャを提案する。 本手法は分類問題と回帰問題の両方に有効であることを示す。 また,音声視覚データ解析において,早期出口に音声と視覚のモダリティを統合する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T13:30:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。