The speaker extraction algorithm extracts the target speech from a mixture speech containing interference speech and background noise. The extraction process sometimes over-suppresses the extracted target speech, which not only creates artifacts during listening but also harms the performance of downstream automatic speech recognition algorithms. We propose a hybrid continuity loss function for time-domain speaker extraction algorithms to settle the over-suppression problem. On top of the waveform-level loss used for superior signal quality, i.e., SI-SDR, we introduce a multi-resolution delta spectrum loss in the frequency-domain, to ensure the continuity of an extracted speech signal, thus alleviating the over-suppression. We examine the hybrid continuity loss function using a time-domain audio-visual speaker extraction algorithm on the YouTube LRS2-BBC dataset. Experimental results show that the proposed loss function reduces the over-suppression and improves the word error rate of speech recognition on both clean and noisy two-speakers mixtures, without harming the reconstructed speech quality.


翻译:语音提取算法从含有干扰言词和背景噪音的混合演讲中提取目标语言。 提取过程有时过度压压制提取的目标语言, 不仅在监听期间制造人工制品, 而且还损害下游自动语音识别算法的性能。 我们建议对时间- 域语音提取算法设定混合连续性损失函数, 以解决过度压抑问题 。 在用于高级信号质量的波形水平损失之外, 即 SI- SDR, 我们在频域引入多分辨率三角洲频谱损失, 以确保提取的语音信号的连续性, 从而缓解过度压缩。 我们使用YouTube LRS2- BBC 数据集上的时间- 光学视听扬声器提取算法来检查混合连续性损失函数 。 实验结果显示, 拟议的损失函数会减少过度压抑, 提高在清洁和吵闹的两发声器混合物上语音识别的词错率, 同时又不会损害已重建的语音质量 。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员