論文の概要: A Survey of Deep Learning for Complex Speech Spectrograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08694v1
• Date: Tue, 13 May 2025 15:53:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.658489
• Title: A Survey of Deep Learning for Complex Speech Spectrograms
• Title（参考訳）: 複合音声スペクトログラムの深層学習に関する調査
• Authors: Yuying Xie, Zheng-Hua Tan,
• Abstract要約: 近年のディープラーニングの進歩は音声信号処理の分野に大きな影響を与えている。 このサーベイは、複雑なスペクトログラムを処理するためにディープニューラルネットワークを活用する最先端技術の概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.844348627906921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning have significantly impacted the field of speech signal processing, particularly in the analysis and manipulation of complex spectrograms. This survey provides a comprehensive overview of the state-of-the-art techniques leveraging deep neural networks for processing complex spectrograms, which encapsulate both magnitude and phase information. We begin by introducing complex spectrograms and their associated features for various speech processing tasks. Next, we explore the key components and architectures of complex-valued neural networks, which are specifically designed to handle complex-valued data and have been applied for complex spectrogram processing. We then discuss various training strategies and loss functions tailored for training neural networks to process and model complex spectrograms. The survey further examines key applications, including phase retrieval, speech enhancement, and speech separation, where deep learning has achieved significant progress by leveraging complex spectrograms or their derived feature representations. Additionally, we examine the intersection of complex spectrograms with generative models. This survey aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners in the field of speech signal processing and complex-valued neural networks.
• Abstract（参考訳）: 近年の深層学習の進歩は音声信号処理の分野、特に複雑なスペクトログラムの分析と操作に大きな影響を与えている。 このサーベイは、複雑なスペクトログラムを処理するためにディープニューラルネットワークを活用し、大きさと位相情報をカプセル化する最先端技術の概要を提供する。 まず,様々な音声処理タスクに対して,複雑なスペクトログラムとその関連機能を導入する。 次に、複雑な価値を持つデータを扱うように設計され、複雑なスペクトログラム処理に応用された、複雑な価値を持つニューラルネットワークの重要なコンポーネントとアーキテクチャについて検討する。 次に、複雑なスペクトログラムの処理とモデル化のためのニューラルネットワークのトレーニングに適した、さまざまなトレーニング戦略と損失関数について議論する。 さらに, 位相探索, 音声強調, 音声分離などの重要な応用について検討し, 深層学習は, 複雑なスペクトログラムやその派生した特徴表現を利用して大きな進歩を遂げた。 さらに,複素スペクトル図と生成モデルとの交点についても検討する。 この調査は、音声信号処理と複雑な評価ニューラルネットワークの分野で、研究者や実践者にとって貴重なリソースとなることを目的としている。

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