論文の概要: Deep Learning Based Relative Transfer Matrix Estimation for Multiple Sources and Multiple Microphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11627v1
• Date: Wed, 12 Aug 2026 04:18:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.447162
• Title: Deep Learning Based Relative Transfer Matrix Estimation for Multiple Sources and Multiple Microphones
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく複数音源と複数マイクロホンの相対移動行列推定
• Abstract要約: ReTM (Relative Transfer Matrix) は雑音環境下での音声強調に対して有望な性能を示す。 時間と短時間の周波数変換ドメイン畳み込みネットワークを用いた3つの新しい教師付き学習フレームワークを提案する。 また,提案手法の有効性を示すとともに,ベースライン法と同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Relative Transfer Matrix (ReTM), recently introduced as a generalization of the relative transfer function for multiple receivers and sources, shows promising performance when applied to speech enhancement in noisy environments. Estimating the ReTM of sound sources by exploiting the covariance matrices of multichannel recordings is highly beneficial for practical applications and, to date, remains the only proposed approach. This paper investigates deep learning-based ReTM estimation. We propose three novel supervised learning frameworks using time and short-time frequency transform domain convolutional networks, and a Long Short-Term Memory-based recurrent neural network. Experimental results demonstrate that the proposed models achieve more accurate estimation of the ReTM using five objective metrics compared to the covariance-based method. We also show the effectiveness of the proposed frameworks for speech enhancement, achieving performance on par with the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 最近導入されたRelative Transfer Matrix (ReTM)は、複数の受信者や情報源に対する相対移動関数の一般化であり、雑音環境における音声強調に適用した場合に有望な性能を示す。 マルチチャンネル記録の共分散行列を利用して音源のReTMを推定することは, 実用化には非常に有用であり, 現在でも唯一提案されているアプローチである。 本稿では深層学習に基づくReTM推定について検討する。 本稿では、時間と短時間の周波数変換ドメイン畳み込みネットワークとLong Short-Term Memory-based Recurrent Neural Networkを用いた3つの新しい教師付き学習フレームワークを提案する。 実験の結果,提案手法は共分散法と比較して,5つの客観的指標を用いたReTMの精度の高い推定が可能であった。 また,提案手法の有効性を示すとともに,ベースライン法と同等の性能を示す。

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