基于 DNN 的分布式多通道掩码估计用于麦克风阵列语音增强

多通道处理被广泛用于语音增强，但在将这些方案部署到现实世界时会出现若干局限。考虑多个配备少量麦克风设备的分布式传感器阵列是一种可行的替代方案，可利用我们日常生活中使用的多个配备麦克风的设备。在此背景下，我们提出将分布式自适应节点特定信号估计方法扩展到神经网络框架。在每个节点处执行局部滤波，将一路信号发送至其他节点，由神经网络估计掩码以计算全局多通道维纳滤波器。在双节点阵列中，我们表明这一附加信号可被有效用于预测掩码，并且相比仅依赖局部信号进行掩码估计，带来了更好的语音增强性能。