ReZero: Region-customizable Sound Extraction

解决问题：该论文旨在解决多通道区域声音提取（R-SE）任务，该任务旨在提取用户定义的特定空间区域内的所有活动目标声音（例如人类语音），这与传统和现有任务不同，传统任务通常假定为盲分离或固定的预定义空间区域。这是否是一个新问题？是的，该论文提出了一个新的任务。

关键思路：该论文提出了一个称为ReZero的通用框架，用于解决R-SE任务。该框架包括不同类型空间区域的定义、区域特征提取和聚合方法以及针对R-SE任务的BSRNN模型的多通道扩展。相比当前领域的研究状况，该论文的思路在于提出了一个新的任务，并且提出了一个通用的框架，使得该任务可以更灵活地应用于不同的空间区域。

其他亮点：该论文在不同的麦克风阵列几何形状、不同类型的空间区域以及不同系统配置的全面消融研究上进行了实验，实验结果表明了ReZero的有效性。该论文提供了演示，并可提供代码。值得进一步研究的工作包括在更广泛的场景下测试该框架的鲁棒性以及进一步提高其性能。

相关研究：其他近期相关研究包括：

  1. "Multi-Channel Sound Source Separation with Inter-Channel Permutation Invariant Training"，作者：Yi Luo，机构：The Chinese University of Hong Kong
  2. "Deep Learning Based Speech Enhancement: A Review"，作者：Xiaofei Li，机构：Harbin Institute of Technology
  3. "Deep Learning for Audio Signal Processing: A Review of Recent Research"，作者：Kai Fan，机构：Nanjing University of Posts and Telecommunications

论文摘要：本文介绍了一种名为ReZero的区域可定制声音提取框架，它是一个通用而灵活的多通道区域声音提取任务的解决方案。该任务旨在提取特定用户定义的空间区域内所有活动目标声音（例如人类语音），这与通常假定盲分离或固定预定义空间区域的传统和现有任务不同。空间区域可以定义为角度窗口、球体、锥体或其他几何模式。作为R-SE任务的解决方案，所提出的ReZero框架包括（1）不同类型的空间区域定义，（2）区域特征提取和聚合的方法，以及（3）用于R-SE任务的BSRNN模型的多通道扩展。我们针对不同的麦克风阵列几何形状、不同类型的空间区域以及不同系统配置进行了实验和全面的消融研究。模拟和真实录制数据的实验结果表明了ReZero的有效性。演示可在https://innerselfm.github.io/rezero/上获得。

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