Abstract-Formulering av tal separation som en övervakad inlärning problem har visat betydande löfte. I sin enklaste form, en övervakad lärande algoritm, typiskt ett djupt neuralt nätverk, tränas för att lära sig en kartläggning från bullriga funktioner till en tid-frekvens representation av målet av intresse. Traditionellt används den idealiska binära masken (IBM) som mål på grund av dess enkelhet och stora talförståeliga vinster. Den övervakade ramen för lärande är dock inte begränsad till användningen av binära mål. I denna studie utvärderar och jämför vi separationsresultat med hjälp av olika träningsmål, bland annat IBM, målbinär mask, ideal ratio mask (IRM), den korta Fourier transformera spektral magnitud och dess motsvarande mask (FFT-MASK), och Gammatone frekvens effektspektrum. Våra resultat i olika testförhållanden visar att de två kvot maskmålen, IRM och FFT-MASK, överträffar de andra målen när det gäller objektiv begriplighet och kvalitetsmått. Dessutom finner vi att maskering baserade mål, i allmänhet, är betydligt bättre än spektral kuvert baserade mål. Vi presenterar också jämförelser med nya metoder i icke-negativ matris factorization och talförbättring, som visar tydliga prestandafördelar med övervakad talseparation.
Olika masker metoder har utvärderats i REF, såsom den idealiska binära masken (IBM), mål binär mask (TBM), och ideal ratio mask (IRM), etc.
On Training Targets for Supervised Speech Separation
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}