ترجمه فارسی مقاله برآمدهای مشترک کور و تخمین آکوستیک اتاق با مدل های انتشار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Unsupervised Blind Joint Dereverberation and Room Acoustics Estimation with Diffusion Models
عنوان مقاله به فارسی برآمدهای مشترک کور و تخمین آکوستیک اتاق با مدل های انتشار
نویسندگان Jean-Marie Lemercier, Eloi Moliner, Simon Welker, Vesa Välimäki, Timo Gerkmann
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Audio and Speech Processing,Machine Learning,Sound,پردازش صوتی و گفتار , یادگیری ماشین , صدا ,
توضیحات Submitted 14 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Submitted to IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing
توضیحات به فارسی ارسال شده در 14 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: ارسال شده به معاملات IEEE/ACM در پردازش صوتی ، گفتار و زبان
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

This paper presents an unsupervised method for single-channel blind dereverberation and room impulse response (RIR) estimation, called BUDDy. The algorithm is rooted in Bayesian posterior sampling: it combines a likelihood model enforcing fidelity to the reverberant measurement, and an anechoic speech prior implemented by an unconditional diffusion model. We design a parametric filter representing the RIR, with exponential decay for each frequency subband. Room acoustics estimation and speech dereverberation are jointly carried out, as the filter parameters are iteratively estimated and the speech utterance refined along the reverse diffusion trajectory. In a blind scenario where the room impulse response is unknown, BUDDy successfully performs speech dereverberation in various acoustic scenarios, significantly outperforming other blind unsupervised baselines. Unlike supervised methods, which often struggle to generalize, BUDDy seamlessly adapts to different acoustic conditions. This paper extends our previous work by offering new experimental results and insights into the algorithm's performance and versatility. We first investigate the robustness of informed dereverberation methods to RIR estimation errors, to motivate the joint acoustic estimation and dereverberation paradigm. Then, we demonstrate the adaptability of our method to high-resolution singing voice dereverberation, study its performance in RIR estimation, and conduct subjective evaluation experiments to validate the perceptual quality of the results, among other contributions. Audio samples and code can be found online.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله یک روش بدون نظارت برای تخمین کور کور تک کانال و برآورد پاسخ ضربه ای به اتاق (RIR) ، به نام بادی ارائه شده است.این الگوریتم ریشه در نمونه گیری خلفی بیزی دارد: این یک مدل احتمال را که وفاداری را به اندازه گیری Reverberant اعمال می کند ، ترکیب می کند ، و یک گفتار Anechoic که قبلاً توسط یک مدل انتشار بی قید و شرط اجرا شده است.ما یک فیلتر پارامتری را نشان می دهیم که RIR را نشان می دهد ، با پوسیدگی نمایی برای هر زیر باند فرکانس.برآورد آکوستیک اتاق و تنظیم گفتار به طور مشترک انجام می شود ، زیرا پارامترهای فیلتر به طور مکرر تخمین زده می شوند و گفتار گفتار در طول مسیر انتشار معکوس تصفیه می شود.در یک سناریوی کور که در آن پاسخ تحریک اتاق ناشناخته است ، بادی با موفقیت در سناریوهای مختلف صوتی ، گفتار را انجام می دهد ، و به طور قابل توجهی از سایر خطوط بدون نظارت کور استفاده می کند.بر خلاف روشهای نظارت شده ، که اغلب برای تعمیم تلاش می کنند ، بادی یکپارچه با شرایط مختلف صوتی سازگار است.این مقاله با ارائه نتایج تجربی جدید و بینش در مورد عملکرد و تطبیق پذیری الگوریتم ، کار قبلی ما را گسترش می دهد.ما ابتدا استحکام روشهای آگاهانه dereverberation را به خطاهای تخمین RIR ، برای ایجاد انگیزه در برآورد آکوستیک مشترک و الگوی dereverberation بررسی می کنیم.سپس ، ما سازگاری روش خود را با صدای آواز خواندن با وضوح بالا نشان می دهیم ، عملکرد آن را در برآورد RIR مطالعه می کنیم و آزمایش های ارزیابی ذهنی را انجام می دهیم تا کیفیت ادراکی نتایج را تأیید کند.نمونه های صوتی و کد را می توان به صورت آنلاین یافت.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.