LCSM:一种用于立体声学回声消除的轻量复谱映射框架
声音
2022-08-16 v1 音频与语音处理
摘要
传统自适应算法在处理立体声学回声消除(SAEC)时会面临非唯一性问题。本文中,我们首先提出一种基于深度学习的高效多输入多输出(MIMO)方案,一次性从所有麦克风信号中滤除回声。随后,我们采用轻量复谱映射框架(LCSM)进行端到端SAEC,而无需对扬声器信号进行去相关预处理。利用原地卷积与通道级空间建模以确保近端信号信息得以保留。最后,设计了一种交叉域损失函数以获得更好的泛化能力。实验在各种未训练条件下评估,结果表明LCSM显著优于先前方法。此外,所提出的因果框架仅含0.55百万参数,远少于同类基于深度学习的方法,这对资源受限设备十分重要。
引用
@article{arxiv.2208.07277,
title = {LCSM: A Lightweight Complex Spectral Mapping Framework for Stereophonic Acoustic Echo Cancellation},
author = {Chenggang Zhang and Jinjiang Liu and Xueliang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.07277},
year = {2022}
}
备注
Accepted to Interspeech 2022