Speech Enhancement for Robust Speech Recognition Using Weighted Low Rank and Sparse Decomposition Models under Low SNR Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Noise estimation is a crucial stage in speech enhancement (SE), and it commonly necessitates the use of prior models for speech, noise, or both. Prior models, on the other hand, can be ineffective in dealing with unseen nonstationary noise, especially at low signal to noise (SNR) levels. This paper proposes to assess the efficacy of an unsupervised SE approach based on weighted low rank and sparse matrix factorization to estimate noise and speech when neither is available beforehand by decomposing the input noisy spectrum into a low-rank noise component and a sparse speech component. Due to the approximation of the actual rank of noise, these techniques are constrained, and they do not directly exploit the low-rank property in optimization. Nuclear norm minimization (NNM) is the most well-known approach, as it can precisely recover the matrix's rank under certain restricted and theoretical guarantee conditions. NNM, on the other hand, is unable to reliably estimate the matrix rank in many situations. Significant advancements in computer vision and machine learning applications have demonstrated that a weighted nuclear norm minimization (WNNM), overcomes NNM shortcomings, and achieves a superior matrix rank approximation than NNM. Consequently, in this study, we present alternate SE algorithms that make use of weighted low rank and sparsity constraints to separate speech and noise spectrograms. Following that, they were trained and evaluated on a standard Automatic Speech Recognition (ASR) engine to lower the Word Error Rate (WER). Extensive investigations on the impact of real-world noise on speech signals show that the proposed model outperforms the existing state of art models in terms of objective measures like SDR, PESQ, SIG, BAK, OVL, and STOI values in varied noise circumstances under low SNR environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».