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深層学習を利用した音声強調
- 1. Google Research 小泉 悠馬 深層学習を利用した音声強調 日本音響学会第 22 回サマーセミナー 「音響学の基礎と最近のトピックス」
- 2. Proprietary + Confidential 自己紹介 ❏ 名前：小泉 悠馬 ❏ 略歴： ❏ 2014年：法政大院 情報科学研究科卒（修士） ❏ 2017年：電通大院 情報理工学研究科卒（博士 工学） ❏ 2014年〜2020年：NTTメディアインテリジェンス研究所 研究員 ❏ 2020年〜：Google Research, Research Scientist ❏ 研究分野：音声強調・音声認識・音環境認識（電気音響＆音声A） ❏ 音響学会でのお仕事：評議員、学生・若手フォーラム代表
- 3. Proprietary + Confidential Google Speech Group in Tokyo Michiel Bacchiani Richard Sproat Llion Jones Yotaro Kubo Shigeki Karita Tobenna Igwe Yuma Koizumi
- 6. Proprietary + Confidential ではこれなら？ It was nearly night when Rudolph arrived, and what...
- 7. Proprietary + Confidential 音声強調とは Speech Noise 1 Noise 2 OK Google Observation Oh [GAAAAA] Kay [PiyoPiyo] Uhle..
- 8. Proprietary + Confidential 音声強調とは OK Google Observation 音声強調 Speech Noise OK Google Oh [GAAAAA] Kay [PiyoPiyo] Uhle.. Speech Noise 1 Noise 2
- 13. Proprietary + Confidential Encoder Decoder マスク推定 マイクで 収録した音 強調した音 e.g. STFT e.g. 逆STFT ここがDNN DNNは何をするのか？ ❏ マスクの推定にDNNを使う
- 14. Proprietary + Confidential Encoder Decoder マスク推定 １次元畳み込み １次元逆畳み込み 最近の ”時間領域” 音声強調 マイクで 収録した音 強調した音 ❏ STFT（短時間フーリエ変換）の代わりに１次元CNNを使って、音声強調処 理全体を学習してしまう（いわゆる end-to-end）
- 15. Proprietary + Confidential 音声 雑音 模擬した入力音 音声 雑音 Speech Noise + 音声の 誤差 雑音の 誤差 学習データ どうやって学習するの？ 音声強調DNN
- 17. Proprietary + Confidential 私もやってみたい！ ❏ たくさんのオープンソースなツールキットがあります ❏ Asteroid ❏ 単一チャネルマスクベース音声強調/分離を基本としたツールキット ❏ 設計がシンプルなので非常に触りやすい ❏ データセットのダウンロードも簡単 ❏ ESPnet ❏ 音声認識/合成にフォーカスしたツールキット ❏ 音声強調/分離の単体学習だけでなく、音声認識との同時学習もできる ❏ マルチチャネルの残響除去/音声強調にも対応（全部盛り...!!） ❏ SpeechBrain ❏ 最近公開された新しいツールキット ❏ 私は触ったことはないですが、スクラッチ学習のチュートリアルもあってとっつ きやすそう
- 18. Proprietary + Confidential ちょっとだけ、手前味噌な研究紹介 Encoder Decoder TdcnBlocks マイクで 収録した音 強調した音 Y. Koizumi, et al., "DF-Conformer: Integrated architecture of Conv-TasNet and Conformer using linear complexity self-attention for speech enhancement," WASPAA 2021. 多段の dilated conv だけでは時間構造をうまく解析できない Conv-TasNet
- 19. Proprietary + Confidential ちょっとだけ、手前味噌な研究紹介 Encoder Decoder Conformer Block マイクで 収録した音 強調した音 Y. Koizumi, et al., "DF-Conformer: Integrated architecture of Conv-TasNet and Conformer using linear complexity self-attention for speech enhancement," WASPAA 2021. Conv-TasNet Conformer 一般的なAttention は O(N2 ) の計算量が必要で 分析窓長が2.5ms の時間領域音声強調では使えない
- 20. Proprietary + Confidential ちょっとだけ、手前味噌な研究紹介 Encoder Decoder DF-Conformer Block マイクで 収録した音 強調した音 NEW Y. Koizumi, et al., "DF-Conformer: Integrated architecture of Conv-TasNet and Conformer using linear complexity self-attention for speech enhancement," WASPAA 2021. O(N) の Attention に変更 Dilated conv に変更 (Conv-TasNet のいいとこどり)
- 21. Proprietary + Confidential ちょっとだけ、手前味噌な研究紹介 入力音 出力音 プレプリント：arxiv.org/abs/2106.15813 デモサイト：google.github.io/df-conformer/waspaa2021 Y. Koizumi, et al., "DF-Conformer: Integrated architecture of Conv-TasNet and Conformer using linear complexity self-attention for speech enhancement," WASPAA 2021.
- 23. Proprietary + Confidential 今後、どんな風に進化していくだろう？ ❏ 正直、教師ありのオフライン音声強調の性能はサチってきました ❏ SNR改善量が 14.0dB から 15.0dB になって、聞いて違いがわかる？ ❏ それは実環境でも同じように動くの？使い易いの？ ❏ 他タスクのフロントエンドとしての評価は十分でないようです ❏ アドホックな学習方法を利用して、ようやく単一チャネル音声強調と音声認識 の同時学習が動くようになってきたところです ❏ オンライン化、モデルの小型化、教師なし学習など、次の研究課題はたくさん あります
- 25. Proprietary + Confidential ちなみに：音源分離？音声強調？ Sound1 Sound2 Sound3 OK Google Observation 音源分離 Sound1 Sound2 Sound3 OK Google Oh [GAAAAA] Kay [PiyoPiyo] Uhle.. ❏ 音源分離: 混ざったものを、それぞれ個別な音へ分離する ❏ 音声強調: 混ざったものを、欲しい音声とそれ以外へ分離する
- 26. Proprietary + Confidential ちなみに：マイクの個数？ ❏ マイクは１つ（single-channel enhancement） ❏ 音の音色を手がかりにした分離 ❏ 非線形なフィルタリング（後述） ❏ マイクは複数（multi-channel enhancement） ❏ 加えて、音の空間的な特性を手がかりにできる ❏ 線形なフィルタリング（多分、他の先生が解説してくれます） ❏ 今日は、シングルチャネルの音声強調に絞って解説します