Główne pojęcia
Sinc-convolutionを使用した音声強化における重要なバンドの探索とその効果的な活用。
Streszczenie
この研究では、Sinc-convolution(Sinc-conv)フレームワークが導入され、深層ネットワークのエンコーダーコンポーネント向けにカスタマイズされたものが紹介されました。この改良型Sinc-convは、訓練効率、フィルターの多様性、解釈可能性という点で注目すべき利点を提供します。また、この改良型Sinc-convはさまざまな音声強化(SE)モデルと組み合わせて評価され、SEパフォーマンス向上能力を示しています。さらに、改良型Sinc-convはSEシナリオで優先される特定の周波数成分に関する貴重な洞察を提供し、新たなSE研究方向を開拓し、運用ダイナミクスに関する知識を向上させます。
Statystyki
L = 2M + 1はタップ数を表す奇数であり,フィルターインデックスiを省略しても一般性が失われない。
H(jω) = rect(ω/2ωc2) - rect(ω/2ωc1)
αc1 = min(min(|αrawc1|, |αrawc2|), 1)
αc2 = min(max(|αrawc1|, |αrawc2|), 1)
Cytaty
"Sinc-conv convolves the waveform with parametrized sinc functions that serve as band-pass filters."
"The reformed Sinc-conv method facilitates training efficiency and diversifies the filter types for the encoder of a deep SE network."
"By leveraging Sinc-conv, we can interpret what an SE network pursues to listen to when enhancing a noisy speech."