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Active Speech Enhancement: Active Speech Denoising Decliping and Deveraberation

Created by
  • Haebom

저자

Ofir Yaish, Yehuda Mishaly, Eliya Nachmani

개요

본 논문은 활성 음향 변형에 대한 새로운 패러다임인 활성 음성 향상(ASE)을 제시합니다. 기존의 활성 소음 제거(ANC) 알고리즘이 외부 간섭을 억제하는 데 초점을 맞추는 반면, ASE는 원치 않는 잡음 성분을 감쇠시키고 음성 관련 주파수를 증폭하여 음성 신호를 적극적으로 형성하여 명료도와 지각 품질을 향상시킵니다. 이를 위해 본 논문에서는 간섭 억제와 신호 풍부화를 공동으로 최적화하도록 설계된 작업별 손실 함수와 함께 새로운 Transformer-Mamba 기반 아키텍처를 제안합니다. 제안된 방법은 잡음 제거, 잔향 제거, 클리핑 제거 등 여러 음성 처리 작업에서 기존 기준 모델보다 우수한 성능을 보여주며, 어려운 음향 환경에서 적극적이고 표적화된 변조의 효과를 입증합니다.

시사점, 한계점

시사점:
활성 음성 향상(ASE)이라는 새로운 패러다임을 제시하여 기존 ANC의 한계를 뛰어넘음.
Transformer-Mamba 기반 아키텍처와 작업별 손실 함수를 통해 잡음 제거, 잔향 제거, 클리핑 제거 등 다양한 음성 처리 작업의 성능 향상 가능성을 보여줌.
어려운 음향 환경에서의 음성 인식 및 품질 개선에 기여할 수 있음.
한계점:
제안된 방법의 일반화 성능 및 다양한 음향 환경에 대한 로버스트니스에 대한 추가적인 연구가 필요함.
실제 환경에서의 성능 평가 및 적용 가능성에 대한 추가적인 검증이 필요함.
계산 비용 및 실시간 처리 가능성에 대한 분석이 필요함.
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