用于双耳降噪的深度多帧MVDR滤波
音频与语音处理
2022-11-15 v2 声音
摘要
为了在噪声环境中提高语音可懂度和语音质量，用于头戴式助听设备的双耳降噪算法至关重要。已有若干双耳降噪算法被提出，例如著名的双耳最小方差无失真响应（MVDR）波束成形器，其利用了目标语音与噪声分量的空间相关性。此外，针对单麦克风场景，已提出多帧算法如多帧MVDR（MFMVDR）滤波器，其利用时间而非空间相关性。本文中，我们提出MFMVDR滤波器的双耳扩展，其同时利用空间和时间相关性。该双耳MFMVDR滤波器被嵌入端到端深度学习框架中，其中所需参数，即语音时空相关向量以及（逆）噪声时空协方差矩阵，由时间卷积网络（TCN）通过最小化平均谱绝对误差损失函数进行估计。包含实测双耳房间脉冲响应及在信噪比-5 dB至20 dB下多种噪声源的仿真结果，证明了利用双耳MFMVDR滤波器结构相对于直接用TCN估计双耳多帧滤波器系数的优势。
引用
@article{arxiv.2205.08983,
title = {Deep Multi-Frame MVDR Filtering for Binaural Noise Reduction},
author = {Marvin Tammen and Simon Doclo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.08983},
year = {2022}
}
备注
accepted at IWAENC 2022