HyBeam：面向可穿戴设备的混合式麦克风阵列无关语音增强
音频与语音处理
2025-10-28 v1 信号处理
摘要
语音增强是信号处理中的基础挑战，尤其在需要在多样化声学环境和麦克风布局下保持鲁棒性时更为关键. 深度学习方法虽已取得成功，但往往假设固定的阵列几何，限制了其在移动、嵌入式及可穿戴设备中的应用. 现有阵列无关方法通常依赖原始麦克风信号或波束阵列输出，但二者在几何变化时都有局限. 我们引入HyBeam框架，该框架在低频率使用原始麦克风信号，在高频率使用波束阵列信号，充分利用两者的互补优势，同时保持高度的阵列无关性. 通过在多样化房间及可穿戴阵列配置下的仿真实验，证明HyBeam在 PESQ、STOI 与 SI-SDR 指标上均显著优于仅使用麦克风或仅使用波束阵列的基线方法. 频段分析表明，混合方法在高频率利用波束阵列的定向性，在低频率利用麦克风线索，在各频段均优于单一方法.
引用
@article{arxiv.2510.22637,
title = {HyBeam: Hybrid Microphone-Beamforming Array-Agnostic Speech Enhancement for Wearables},
author = {Yuval Bar Ilan and Boaz Rafaely and Vladimir Tourbabin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22637},
year = {2025}
}