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Vector Quantization of Speech Spectrum Based on the VQ-VAE Embedding Space Learning by GAN Technique Quantização vetorial do espectro de fala com base no aprendizado espacial incorporado VQ-VAE pela técnica GAN

Tanasan SRIKOTR, Kazunori MANO

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Resumo:

O parâmetro de envelope espectral é um parâmetro de fala significativo na qualidade do vocoder. Recentemente, o Vector Quantized Variational AutoEncoder (VQ-VAE) é um método de quantização ponta a ponta de última geração baseado no modelo de aprendizagem profunda. Este artigo propôs uma nova técnica para melhorar a incorporação da aprendizagem espacial do VQ-VAE com a Rede Adversarial Generativa para quantizar o parâmetro do envelope espectral, chamada VQ-VAE-EMGAN. Em experimentos, projetamos o quantizador para os parâmetros do envelope espectral do vocoder WORLD extraído da forma de onda da fala de 16kHz. Conforme os resultados mostrados, a técnica proposta reduziu a Distorção Espectral Log (LSD) em torno de 0.5dB e aumentou o PESQ em cerca de 0.17 em média para operações de quatro bits alvo em comparação com o VQ-VAE convencional.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.4 pp.647-654
Data de publicação
2022/04/01
Publicitada
2021/09/30
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021SMP0018
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Smart Multimedia & Communication Systems)
Categoria
Fala e Audição, Processamento Digital de Sinais

autores

Tanasan SRIKOTR
  Shibaura Institute of Technology
Kazunori MANO
  Shibaura Institute of Technology

Palavra-chave