講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-03-14 13:30
[ポスター講演]敵対的デノイジングオートエンコーダを用いた拡散性雑音除去 ○田辺ひかり・俵 直弘・小林哲則(早大)・藤枝 大・片桐一浩・矢頭 隆(OKI)・小川哲司(早大) EA2018-125 SIP2018-131 SP2018-87 |
抄録 |
(和) |
本研究ではプレフィルタと敵対的デノイジングオートエンコーダ(aDAE)を組み合わせたモデルによる拡散性雑音除去を試みた.拡散性雑音は多数の雑音源または面音源に起因するため,点音源を仮定したアプローチでは対応しきれないという課題がある.深層学習による拡散性除去では仮定を必要とないため効果的に拡散性雑音を除去できると期待できる一方,過学習が起こりやすく学習に用いられていない未知の雑音に対しては性能が劣化してしまうという課題がある.そこで本研究ではプレフィルタによりaDAEの学習を容易化した.プレフィルタはMVDRビームフォーマまたはideal binary masking(idBM)を用いた.またADAEにnoise-aware trainingを導入した.2チャンネル雑音抑圧実験によりプレフィルタをaDAEに組み合わせたモデルがaDAE単体を上回る音声強調性能を達成した.特にMVDRビームフォーマでは全雑音源に死角を向けきれないためにフィルタ単体での性能は高くないにもかかわらず,aDAEと組み合わせることで高い性能を達成した.またMVDRビームフォーマを用いたモデルにおいて,noise-aware trainingが有効であることが確認された.プレフィルタの比較ではidBMよりもMVDRビームフォーマの方がaDAEのプレフィルタとしてより適していることが明らかになった. |
(英) |
In this study, we attempted to remove diffuse noise by a model combining a prefilter and an adversarial denoising autoencoder (aDAE). Since diffuse noise is caused by many noise sources or surface sound sources, it was difficult to remove diffuse noise by approaches assuming point sound sources. Deep learning based methods are expected to remove diffuse noise effectively since they are unnecessary to use assumption, but on the other hand, over fitting is likely to occur and the performance is deteriorated for unknown noise which is not used for training. In order to facilitate learning of aDAE, we used MVDR beamformer or ideal binary masking(idBM) as a pre-filter. We also introduced noise-aware training which feeds aDAE a noise-extracted signal as an auxiliary signal. Experiments using 2 channel microphones showed the effectiveness of pre-filter, aDAE with pre-filter outperformed original aDAE. Although MVDR beamformer cannot direct null angle to all interfering sources and its noise suppression is not strong, high performance is achieved by combining with aDAE. It was confirmed that noise-aware training is effective for aDAE with MVDR beamformer combined. By comparing pre-filters, it was revealed that MVDR beamformer is more suitable as a pre-filter of aDAE than idBM. |
キーワード |
(和) |
雑音除去 / 敵対的生成ネットワーク / MVDRビームフォーマ / ideal-binary masking / noise-aware training / / / |
(英) |
noise reduction / adversarial generative network / MVDR beamformer / ideal-binary masking / noise-aware training / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 497, SP2018-87, pp. 155-160, 2019年3月. |
資料番号 |
SP2018-87 |
発行日 |
2019-03-07 (EA, SIP, SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PDFダウンロード |
EA2018-125 SIP2018-131 SP2018-87 |
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