論文の概要: Fast-ULCNet: A fast and ultra low complexity network for single-channel speech enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14925v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 12:14:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.350688
• Title: Fast-ULCNet: A fast and ultra low complexity network for single-channel speech enhancement
• Title（参考訳）: Fast-ULCNet:単一チャンネル音声強調のための高速かつ超低複雑性ネットワーク
• Authors: Nicolás Arrieta Larraza, Niels de Koeijer,
• Abstract要約: 本稿では,GRU層をFastGRNNに置き換えることで,計算レイテンシと複雑性の両面を低減し,ULCNetの適応性を提案する。 結果のモデルであるFast-ULCNetは、音声強調タスクにおける最先端のULCNetアーキテクチャと同等に動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29465623430708904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-channel speech enhancement algorithms are often used in resource-constrained embedded devices, where low latency and low complexity designs gain more importance. In recent years, researchers have proposed a wide variety of novel solutions to this problem. In particular, a recent deep learning model named ULCNet is among the state-of-the-art approaches in this domain. This paper proposes an adaptation of ULCNet, by replacing its GRU layers with FastGRNNs, to reduce both computational latency and complexity. Furthermore, this paper shows empirical evidence on the performance decay of FastGRNNs in long audio signals during inference due to internal state drifting, and proposes a novel approach based on a trainable complementary filter to mitigate it. The resulting model, Fast-ULCNet, performs on par with the state-of-the-art original ULCNet architecture on a speech enhancement task, while reducing its model size by more than half and decreasing its latency by 34% on average.
• Abstract（参考訳）: 単一チャンネル音声強調アルゴリズムは、低レイテンシと低複雑性の設計がより重要になる、リソース制約の組込みデバイスでよく使用される。 近年、研究者はこの問題に対する様々な新しい解決策を提案している。 特に、最近のUCCNetと呼ばれるディープラーニングモデルは、この分野における最先端のアプローチの一つである。 本稿では,GRU層をFastGRNNに置き換えることで,計算レイテンシと複雑性の両面を低減し,ULCNetの適応性を提案する。 さらに、内部状態のドリフトによる推論中の長い音声信号におけるFastGRNNの性能劣化に関する実証的な証拠を示し、それを緩和するためのトレーニング可能な補完フィルタに基づく新しいアプローチを提案する。 結果として得られたモデルであるFast-ULCNetは、音声強調タスクにおいて、最先端のULCNetアーキテクチャと同等に動作し、モデルサイズを半分以上削減し、平均で34%のレイテンシを低下させる。

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