Speaker-Independent Speech Enhancement with Brain Signals
Notice bibliographique
Résumé
Single-channel speech enhancement algorithms have seen great improvements over the past few years. Despite these improvements, they still lack the efficiency of the auditory system in extracting attended auditory information in the presence of competing speakers. Recently, it has been shown that the attended auditory information can be decoded from the brain activity of the listener. In this paper, we propose two novel deep learning methods referred to as the Brain Enhanced Speech Denoiser (BESD) and the U-shaped Brain Enhanced Speech Denoiser (U-BESD) respectively, that take advantage of this fact to denoise a multi-talker speech mixture. We use a Feature-wise Linear Modulation (FiLM) between the brain activity and the sound mixture, to better extract the features of the attended speaker to perform speech enhancement. We show, using electroencephalography (EEG) signals recorded from the listener, that U-BESD outperforms a current autoencoder approach in enhancing a speech mixture as well as a speech separation approach that uses brain activity. Moreover, we show that both BESD and U-BESD successfully extract the attended speaker without any prior information about this speaker. This makes both algorithms great candidates for realistic applications where no prior information about the attended speaker is available, such as hearing aids, cellphones, or noise cancelling headphones. All procedures were performed in accordance with the Declaration of Helsinki and were approved by the Ethics Committees of the School of Psychology at Trinity College Dublin, and the Health Sciences Faculty at Trinity College Dublin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».