具有信号失真与回声抑制可调权衡的深度残差回声抑制
声音
2021-06-28 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
本文提出一种使用UNet神经网络的残差回声抑制方法，该方法在频域中将线性声学回声消除器的输出直接映射到期望信号。该系统嵌入一个设计参数，允许在双讲场景下期望信号失真与残差回声抑制之间进行可调权衡。系统采用13.6万参数，需要每秒1.6 Giga浮点运算以及10 Mega字节内存。该实现既满足AEC挑战赛的时序要求，也满足端侧应用的计算与内存限制。实验使用来自AEC挑战赛数据库和真实独立录音的161小时数据进行。我们展示了所提系统在真实条件下的性能，并在回声抑制与期望信号失真、对不同环境的泛化能力以及对高回声水平的鲁棒性方面与两种竞争方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2106.13531,
title = {Deep Residual Echo Suppression with A Tunable Tradeoff Between Signal Distortion and Echo Suppression},
author = {Amir Ivry and Israel Cohen and Baruch Berdugo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.13531},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ICASSP 2021