SepIt：逼近单通道语音分离上界
音频与语音处理
2023-05-23 v4 机器学习
声音
机器学习
摘要
我们给出了单通道语音分离任务的一个上界，其基于关于语音短段本质的一项假设。利用该上界，我们得以表明：尽管近期方法在少数说话人上已取得显著进展，但在五人与十人说话人上仍有改进空间。随后我们引入一种深度神经网络 SepIt，其迭代地改进不同说话人的估计。在测试时，SepIt 基于由我们的分析得出的互信息准则，对每个测试样本采用可变迭代次数。在大量实验中，SepIt 在 2、3、5 和 10 说话人上优于最先进的神经网络。
引用
@article{arxiv.2205.11801,
title = {SepIt: Approaching a Single Channel Speech Separation Bound},
author = {Shahar Lutati and Eliya Nachmani and Lior Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11801},
year = {2023}
}
备注
Accepted to INTERSPEECH 2022