渐进式语音增强中基于早退的学习推理
声音
2021-06-23 v1 音频与语音处理
摘要
在实际场景中，在不同条件下控制语音增强系统的推理速度往往必要且重要。为此，我们提出一种带早退机制的渐进式语音增强分阶段自适应推理方法。具体而言，在每个阶段，一旦相邻阶段间的谱距离低于经验预设阈值，推理即终止并输出估计结果，从而有效加速推理速度。为进一步提升现有语音增强系统性能，我们提出PL-CRN++，其为我们前期工作PL-CRN的改进版本，结合了阶段循环机制与复谱映射。在TIMIT语料库上进行了大量实验，结果表明我们的系统在PESQ、ESTOI和DNSMOS方面优于最先进的基线。此外，通过调整阈值，我们可在保持系统性能的同时轻松控制推理效率。
引用
@article{arxiv.2106.11730,
title = {Learning to Inference with Early Exit in the Progressive Speech Enhancement},
author = {Andong Li and Chengshi Zheng and Lu Zhang and Xiaodong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11730},
year = {2021}
}
备注
Accepted by EUSIPCO2021