論文の概要: Time-Frequency-Based Attention Cache Memory Model for Real-Time Speech Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13094v1
• Date: Mon, 19 May 2025 13:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.613775
• Title: Time-Frequency-Based Attention Cache Memory Model for Real-Time Speech Separation
• Title（参考訳）: リアルタイム音声分離のための時間周波数ベースのアテンションキャッシュメモリモデル
• Authors: Guo Chen, Kai Li, Runxuan Yang, Xiaolin Hu,
• Abstract要約: Time-Frequency Attention Cache Memory (TFACM)モデルは、アテンションメカニズムとキャッシュメモリを通じて関係をキャプチャする。 実験の結果,TFACMはSOTA-GridNet-Causalモデルに匹敵する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.168153319805665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing causal speech separation models often underperform compared to non-causal models due to difficulties in retaining historical information. To address this, we propose the Time-Frequency Attention Cache Memory (TFACM) model, which effectively captures spatio-temporal relationships through an attention mechanism and cache memory (CM) for historical information storage. In TFACM, an LSTM layer captures frequency-relative positions, while causal modeling is applied to the time dimension using local and global representations. The CM module stores past information, and the causal attention refinement (CAR) module further enhances time-based feature representations for finer granularity. Experimental results showed that TFACM achieveed comparable performance to the SOTA TF-GridNet-Causal model, with significantly lower complexity and fewer trainable parameters. For more details, visit the project page: https://cslikai.cn/TFACM/.
• Abstract（参考訳）: 既存の因果的音声分離モデルは、歴史的情報の保持が困難であるため、非因果的モデルに比べて性能が劣ることが多い。 そこで本研究では,時間周波数アテンションキャッシュメモリ(TFACM)モデルを提案する。 TFACMでは、LSTM層は周波数相対的な位置を捕捉し、因果モデリングは局所的および大域的表現を用いて時間次元に適用する。 CMモジュールは過去の情報を格納し、因果注意改善(CAR)モジュールは、より微細な粒度の時間ベースの特徴表現をさらに強化する。 実験の結果,TFACMはSOTA TF-GridNet-Causalモデルに匹敵する性能を示した。 詳細はプロジェクトページを参照してください。

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