Enhanced audio-visual speech enhancement with posterior sampling methods in recurrent variational autoencoders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recovering intelligible speech in noise is essential for robust communication. This work presents an audio-visual speech enhancement framework based on a Recurrent Variational Autoencoder (AV-RVAE), where posterior inference is extended using sampling-based methods including the Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA), Langevin Dynamics EM (LDEM), Hamiltonian Monte Carlo (HMC), Barker sampling, and a hybrid MALA+Barker variant. To isolate the contribution of visual cues, an audio-only baseline (A-RVAE) is trained and evaluated under identical data and inference conditions. Performance is assessed using Scale-Invariant Signal-to-Distortion Ratio (SI-SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI), along with anytime convergence curves (metric versus wall-clock time) and the Real-Time Factor (RTF; ratio of runtime to audio duration) to measure computational efficiency. Experimental results show that the hybrid MALA+Barker sampler achieves the best overall performance, while LDEM and step-size-optimized MALA exhibit the lowest RTFs, the MALA+Barker sampler offers the most favorable balance between efficiency and enhancement quality. Across all sampling strategies, the AV-RVAE consistently surpasses the audio-only baseline, particularly at low SNRs, confirming the benefit of visual fusion combined with advanced posterior sampling for robust speech enhancement in challenging acoustic environments.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle