基于双信号变换LSTM网络的声学回声消除
音频与语音处理
2020-11-24 v2
摘要
本文将对偶信号变换LSTM网络（DTLN）应用于实时声学回声消除（AEC）任务。DTLN在堆叠网络方法中结合了短时傅里叶变换与学习到的特征表示，从而能够在时频域和时域（也包括相位信息）进行鲁棒的信息处理。该模型仅使用60小时真实与合成回声场景进行训练。训练设置包含多语言语音、数据增强、附加噪声与混响，以构建一个能很好地泛化到大量真实世界条件的模型。DTLN方法在干净与含噪回声条件下均取得了最先进的性能，可鲁棒地抑制声学回声与附加噪声。该方法在平均意见得分（MOS）上以0.30的优势超越AEC-Challenge基线。
引用
@article{arxiv.2010.14337,
title = {Acoustic echo cancellation with the dual-signal transformation LSTM network},
author = {Nils L. Westhausen and Bernd T. Meyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14337},
year = {2020}
}
备注
Submitted in to ICASSP 2021