神経音声強調のための効率的訓練可能フロントエンド【JST・京大機械翻訳】

Casebeer Jonah; Isik Umut; Venkataramani Shrikant; Krishnaswamy Arvindh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204969019611 整理番号：22P0114548

神経音声強調のための効率的訓練可能フロントエンド【JST・京大機械翻訳】

Efficient Trainable Front-Ends for Neural Speech Enhancement

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発行年： 2020年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くのニューラル音声強調とソース分離システムは,時間周波数領域で動作する。そのようなモデルは,それらの短時間Fourier変換(STFT)フロントエンドを訓練できることが多い。現在の文献において,これらは大きな離散Fourier変換マトリックスとして実装されている。それは,低計算システムに対して禁止的に非効率である。高速Fourier変換を計算するためのバタフライ機構に基づく効率的で訓練可能なフロントエンドを提示し,低計算ニューラル音声強調モデルに対する精度と効率の利点を示した。また,STFT窓を訓練できる効果も調べた。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

音声処理

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