Diffusion Models for Audio Restoration

要約

オーディオ再生デバイスの発展と高速データ伝送に伴い、エンターテインメントとコミュニケーションの両方において高音質への要求が高まっています。
より良い音質を追求する中で、録音側または不完全な伝送パイプラインによって引き起こされる歪みや干渉によって課題が生じます。
この問題に対処するために、オーディオ復元方法は、破損した入力データからきれいな音声信号を回復することを目的としています。
ここでは、音声強調と音楽復元タスクに焦点を当てた、拡散モデルに基づくオーディオ復元アルゴリズムを紹介します。
従来のアプローチは、多くの場合、手作りのルールや統計的ヒューリスティックに基づいており、オーディオ信号に対する私たちの理解を形作ってきました。
過去数十年間で、DNN のモデリング機能を活用するデータ駆動型の手法への顕著な移行が見られました。
深層生成モデル、その中でも拡散モデルは、複雑なデータ分布を学習するための強力な手法として登場しました。
ただし、DNN ベースの学習アプローチのみに依存すると、特にエンドツーエンド モデルを採用する場合、解釈可能性が低下するリスクが伴います。
それにもかかわらず、データ駆動型のアプローチは、パフォーマンスを保証するのが難しい分布および統計の仮定に依存する統計モデルベースのフレームワークと比較して、より高い柔軟性を実現します。
ここでは、拡散モデルが両方の長所を組み合わせて、十分な解釈可能性と音質の面で優れたパフォーマンスを備えたオーディオ復元アルゴリズムを設計する機会を提供できることを示すことを目的としています。
拡散形式主義と、クリーンなオーディオ信号の条件付き生成へのその応用について説明します。
私たちは、拡散モデルが、自然な響きであり、困難な音響状況でも堅牢性を維持する新しい音声復元アルゴリズムを生み出す可能性を備えた刺激的な研究分野を切り開くと信じています。

要約(オリジナル)

With the development of audio playback devices and fast data transmission, the demand for high sound quality is rising for both entertainment and communications. In this quest for better sound quality, challenges emerge from distortions and interferences originating at the recording side or caused by an imperfect transmission pipeline. To address this problem, audio restoration methods aim to recover clean sound signals from the corrupted input data. We present here audio restoration algorithms based on diffusion models, with a focus on speech enhancement and music restoration tasks. Traditional approaches, often grounded in handcrafted rules and statistical heuristics, have shaped our understanding of audio signals. In the past decades, there has been a notable shift towards data-driven methods that exploit the modeling capabilities of DNNs. Deep generative models, and among them diffusion models, have emerged as powerful techniques for learning complex data distributions. However, relying solely on DNN-based learning approaches carries the risk of reducing interpretability, particularly when employing end-to-end models. Nonetheless, data-driven approaches allow more flexibility in comparison to statistical model-based frameworks, whose performance depends on distributional and statistical assumptions that can be difficult to guarantee. Here, we aim to show that diffusion models can combine the best of both worlds and offer the opportunity to design audio restoration algorithms with a good degree of interpretability and a remarkable performance in terms of sound quality. We explain the diffusion formalism and its application to the conditional generation of clean audio signals. We believe that diffusion models open an exciting field of research with the potential to spawn new audio restoration algorithms that are natural-sounding and remain robust in difficult acoustic situations.

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