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講演抄録/キーワード
講演名 2023-12-02 13:30
拡散モデルを用いた音声強調の計算量削減
西 悠希東工大)・岩野公司東京都市大)・篠田浩一東工大NLC2023-14 SP2023-34
抄録 (和) 近年拡散モデルと呼ばれる生成モデルが注目されている. GANと比べ、拡散モデルは安定に学習できるが、生成段階の計算コストが大きいという問題点がある.この傾向は音声強調への拡散モデルの応用に関しても同様である. 本稿では, 音声強調のための拡散モデルにおいて, Encoder,Decoderを用いることによる潜在空間にて音声信号を圧縮し, 圧縮された信号から拡散モデルにより雑音を除去することで, 精度を保ちつつ計算コストの削減することが可能なことを示す. 雑音と音声を同時に用いる訓練でEncoder, Decoderを学習した結果, PESQを低下させずに生成時間を50% 以上減少させることに成功した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 拡散モデル / 音声強調 / 潜在空間 / 計算量削減 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 292, SP2023-34, pp. 1-6, 2023年12月.
資料番号 SP2023-34 
発行日 2023-11-25 (NLC, SP) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NLC2023-14 SP2023-34

研究会情報
研究会 SP NLC IPSJ-SLP IPSJ-NL  
開催期間 2023-12-02 - 2023-12-04 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) 第25回音声言語および第10回自然言語処理シンポジウム 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2023-12-SP-NLC-SLP-NL 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 拡散モデルを用いた音声強調の計算量削減 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Effectiveness of Signal Compression in Speech Enhancement with Diffusion Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 拡散モデル /  
キーワード(2)(和/英) 音声強調 /  
キーワード(3)(和/英) 潜在空間 /  
キーワード(4)(和/英) 計算量削減 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西 悠希 / Yuki Nishi / ニシ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Titech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩野 公司 / Koji Iwano / イワノ コウジ
第2著者 所属(和/英) 東京都市大学 (略称: 東京都市大)
Tokyo City University (略称: Tokyo City Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Titech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-12-02 13:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 SP 
資料番号 NLC2023-14, SP2023-34 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.291(NLC), no.292(SP) 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2023-11-25 (NLC, SP) 


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