Aditya Arie Nugraha, .
[VerfasserIn]
;
Université de Lorraine
[MitwirkendeR];
Vincent, Emmanuel
[MitwirkendeR];
Liutkus, Antoine
[MitwirkendeR]
Réseaux de neurones profonds pour la séparation des sources et la reconnaissance robuste de la parole ; Deep neural networks for source separation and noise-robust speech recognition
Titel:
Réseaux de neurones profonds pour la séparation des sources et la reconnaissance robuste de la parole ; Deep neural networks for source separation and noise-robust speech recognition
Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Dans cette thèse, nous traitons le problème de la séparation de sources audio multicanale par réseaux de neurones profonds (deep neural networks, DNNs). Notre approche se base sur le cadre classique de séparation par algorithme espérance-maximisation (EM) basé sur un modèle gaussien multicanal, dans lequel les sources sont caractérisées par leurs spectres de puissance à court terme et leurs matrices de covariance spatiales. Nous explorons et optimisons l'usage des DNNs pour estimer ces paramètres spectraux et spatiaux. À partir des paramètres estimés, nous calculons un filtre de Wiener multicanal variant dans le temps pour séparer chaque source. Nous étudions en détail l'impact de plusieurs choix de conception pour les DNNs spectraux et spatiaux. Nous considérons plusieurs fonctions de coût, représentations temps-fréquence, architectures, et tailles d'ensembles d'apprentissage. Ces fonctions de coût incluent en particulier une nouvelle fonction liée à la tâche pour les DNNs spectraux: le rapport signal-à-distorsion. Nous présentons aussi une formule d'estimation pondérée des paramètres spatiaux, qui généralise la formulation EM exacte. Sur une tâche de séparation de voix chantée, nos systèmes sont remarquablement proches de la méthode de l'état de l'art actuel et améliorent le rapport source-interférence de 2 dB. Sur une tâche de rehaussement de la parole, nos systèmes surpassent la formation de voies GEV-BAN de l'état de l'art de 14%, 7% et 1% relatifs en terme d'amélioration du taux d'erreur sur les mots sur des données à 6, 4 et 2 canaux respectivement ; This thesis addresses the problem of multichannel audio source separation by exploiting deep neural networks (DNNs). We build upon the classical expectation-maximization (EM) based source separation framework employing a multichannel Gaussian model, in which the sources are characterized by their power spectral densities and their source spatial covariance matrices. We explore and optimize the use of DNNs for estimating these spectral and spatial parameters. ...