論文の概要: Weakly Guided and Autoregressive Beamformer Parameterization for Generalizable Moving Speaker Extraction in Higher-Order Ambisonics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04471v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 19:32:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.94509
• Title: Weakly Guided and Autoregressive Beamformer Parameterization for Generalizable Moving Speaker Extraction in Higher-Order Ambisonics
• Title（参考訳）: 高次アンビニクスにおける一般化可能な移動話者抽出のための弱導波・自己回帰ビームフォーマパラメータ化
• Authors: Jakob Kienegger, Tal Peer, Sina Khanagha, Timo Gerkmann,
• Abstract要約: 線形空間フィルタ(ビーコン)は、堅牢で一般化可能で解釈可能な音声強調を可能にする。 現代のビームフォーマはしばしばディープニューラルネットワークによってパラメータ化され、その性能は動的シナリオで劣化する。 本稿では,データ駆動型ビームフォーミングパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.916336572507692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linear spatial filters (beamformers) enable robust, generalizable and interpretable speech enhancement with performance guarantees under ideal parameterization. Modern beamformers are often parameterized by deep neural networks, whose performance degrades in dynamic scenarios with multiple moving speakers of unknown directions. We propose a data-driven beamforming pipeline, which only requires an estimate of the target's initial direction. Building on a higher-order ambisonics representation, we show that neural temporal-spectral processing can be decoupled from linear spatial processing, and thereby achieve generalizable and array-agnostic enhancement. By incorporating autoregression into a frame-wise causal framework, we maintain consistent performance throughout fast speaker motion and long recordings. Evaluation on synthetic data demonstrates robust enhancement under challenging conditions with closely spaced and crossing speakers. Real-world recordings in a dynamic office meeting scenario complement these findings and show generalizability across varying ambisonics orders.
• Abstract（参考訳）: 線形空間フィルタ(ビーンフォーマー)は、理想的なパラメータ化の下での性能保証により、頑健で、一般化可能で、解釈可能な音声強調を可能にする。 現代のビームフォーマは、しばしば深層ニューラルネットワークによってパラメータ化され、その性能は、未知の方向を持つ複数の移動話者を持つ動的なシナリオで劣化する。 本稿では,データ駆動型ビームフォーミングパイプラインを提案する。 高次アンビソニクス表現に基づいて、線形空間処理からニューラル・テンポラル・スペクトル処理を分離できることを示し、一般化可能かつアレイ非依存的な拡張を実現する。 フレーム単位の因果関係に自己回帰を組み込むことで、高速な話者の動きと長時間の録音を通して一貫した性能を維持することができる。 合成データの評価は、密接な空間と交差する話者を持つ難易度条件下での頑健な強化を示す。 動的オフィスミーティングのシナリオにおける実世界の録音は、これらの発見を補完し、様々なアンビソニクスの順序にまたがる一般化性を示す。

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