ARiSE：自回归多通道语音增强

我们提出了 ARiSE，一种用于多通道语音增强的自回归算法。ARiSE 通过引入自回归连接来改进现有的基于深度神经网络（DNN）的帧在线多通道语音增强模型，其中先前帧估计的目标语音被用作额外的输入特征，以帮助 DNN 估计当前帧的目标语音。这些额外的输入特征可以来源于： 先前帧中估计的目标语音； 基于先前估计的目标语音计算波束形成器所得到的波束形成混合信号。另一方面，以自回归方式直接训练 DNN 非常缓慢。为了解决这个问题，我们提出了一种并行训练机制来加速训练。在噪声混响条件下的评估结果展示了所提出算法的有效性和潜力。