論文の概要: WaveLLDM: Design and Development of a Lightweight Latent Diffusion Model for Speech Enhancement and Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21153v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 18:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.84881
• Title: WaveLLDM: Design and Development of a Lightweight Latent Diffusion Model for Speech Enhancement and Restoration
• Title（参考訳）: WaveLLDM:音声強調再生のための軽量潜在拡散モデルの設計と開発
• Authors: Kevin Putra Santoso, Rizka Wakhidatus Sholikah, Raden Venantius Hari Ginardi,
• Abstract要約: 本研究では,高効率なニューラルオーディオと遅延拡散を統合したWaveLLDMを導入する。 低い対数スペクトル距離(LSD)スコア(0.48から0.60)で正確なスペクトル再構成を実現し、目に見えないデータに適応できる。 WB-PESQスコアは1.62から1.71、STOIスコアは0.76から0.78である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High-quality audio is essential in a wide range of applications, including online communication, virtual assistants, and the multimedia industry. However, degradation caused by noise, compression, and transmission artifacts remains a major challenge. While diffusion models have proven effective for audio restoration, they typically require significant computational resources and struggle to handle longer missing segments. This study introduces WaveLLDM (Wave Lightweight Latent Diffusion Model), an architecture that integrates an efficient neural audio codec with latent diffusion for audio restoration and denoising. Unlike conventional approaches that operate in the time or spectral domain, WaveLLDM processes audio in a compressed latent space, reducing computational complexity while preserving reconstruction quality. Empirical evaluations on the Voicebank+DEMAND test set demonstrate that WaveLLDM achieves accurate spectral reconstruction with low Log-Spectral Distance (LSD) scores (0.48 to 0.60) and good adaptability to unseen data. However, it still underperforms compared to state-of-the-art methods in terms of perceptual quality and speech clarity, with WB-PESQ scores ranging from 1.62 to 1.71 and STOI scores between 0.76 and 0.78. These limitations are attributed to suboptimal architectural tuning, the absence of fine-tuning, and insufficient training duration. Nevertheless, the flexible architecture that combines a neural audio codec and latent diffusion model provides a strong foundation for future development.
• Abstract（参考訳）: 高品質なオーディオは、オンラインコミュニケーション、仮想アシスタント、マルチメディア産業など、幅広いアプリケーションにおいて不可欠である。 しかし、ノイズ、圧縮、伝達アーティファクトによる劣化は依然として大きな課題である。 拡散モデルはオーディオ復元に有効であることが証明されているが、それらは典型的にはかなりの計算資源を必要とし、欠落したセグメントを扱うのに苦労する。 本研究では,高効率なニューラルオーディオコーデックと遅延拡散を統合したWaveLLDM(Wave Lightweight Latent Diffusion Model)を導入する。 時間やスペクトル領域で動作する従来のアプローチとは異なり、WaveLLDMは圧縮された潜在空間でオーディオを処理し、再構成品質を維持しながら計算の複雑さを低減する。 Voicebank+DEMANDテストセットでの実証的な評価は、WaveLLDMが低い対数スペクトル距離(LSD)スコア(0.48から0.60)で正確なスペクトル再構成を達成し、見当たらないデータに適応可能であることを示している。 しかし、WB-PESQスコアは1.62から1.71、STOIスコアは0.76から0.78である。 これらの制限は、最適でないアーキテクチャチューニング、微調整の欠如、訓練期間の不足に起因する。 それでも、ニューラルオーディオコーデックと潜伏拡散モデルを組み合わせた柔軟なアーキテクチャは、将来の開発に強力な基盤を提供する。

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