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audio enhancement for Computer Audition—An Iterative Training Paradigm Using Sample Importance

Journal of Computer Science & Technology 2024年第4期39卷 895-911页

作者： Manuel Milling Shuo Liu Andreas Triantafyllopoulos Ilhan Aslan Björn W.Schuller Chair of Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing University of AugsburgAugsburg 86159Germany Chair of Health Informatics München rechts der IsarTechnical University of MunichMunich 81675Germany Munich Center for Machine Learning Munich 80333Germany Huawei Technologies MunichMunich 80992Germany Munich Data Science Institute Garching 85748Germany Group on Language Audio and MusicImperial College LondonLondon SW72AZU.K.

Neural network models for audio tasks,such as automatic speech recognition(ASR)and acoustic scene classification(ASC),are susceptible to noise contamination for real-life *** improve audio quality,an enhancement module,which can be developed independently,is explicitly used at the front-end of the target audio *** this paper,we present an end-to-end learning solution to jointly optimise the models for audio enhancement(AE)and the subsequent *** guide the optimisation of the AE module towards a target application,and especially to overcome difficult samples,we make use of the sample-wise performance measure as an indication of sample *** experiments,we consider four representative applications to evaluate our training paradigm,i.e.,ASR,speech command recognition(SCR),speech emotion recognition(SER),and *** applications are associated with speech and nonspeech tasks concerning semantic and non-semantic features,transient and global information,and the experimental results indicate that our proposed approach can considerably boost the noise robustness of the models,especially at low signal-to-noise ratios,for a wide range of computer audition tasks in everyday-life noisy environments.

关键词： audio enhancement computer audition joint optimisation multi-task learning voice suppression

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