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J-GLOBAL ID:202202228650020361   整理番号:22A1077605

敵対的学習とUnmix-Remix無矛盾学習による教師なし音源分離

Unmix-Remix Consistent Learning on Adversarially Learned Separator for Accurate and Stable Speech Separation.
著者 (2件):
資料名:
巻: 2022  号: 春季  ページ: ROMBUNNO.1-1-10  発行年: 2022年02月23日 
JST資料番号: G0381C  ISSN: 1880-7658  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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・本論文では,敵対的学習及びUnmix-Remix無矛盾学習による2段階の教師なし学習法を提案。
・観測音とペアではないクリーン信号を用いて教師なし学習を行う敵対的学習は,初期値依存性も大。
・本研究ではUnmix-Remix無矛盾学習を導入することでこれら2つの問題を解消することを試行。
・音源分離実験より,提案法によって敵対的に学習された分離器の分離性能が大幅に向上し,初期値依存性も大きく低減することが確認。
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分類 (2件):
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音響信号処理  ,  人工知能 
引用文献 (9件):
  • I. J. Goodfellow et al. In NIPS, page 2672-2680, 2014.
  • P. Santiago et al. In Interspeech, pages 3642-3646, 2017.
  • T. Higuchi. et al. In ASRU, pages 40-47, 2017.
  • Y. Nakagome et al. In Interspeech, pages 3051-3055, 2021.
  • Y. Hoshen. In ICASSP, pages 3272-3276, 2019.
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タイトルに関連する用語 (4件):
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