幅度还是相位？一种两阶段去混响算法
声音
2022-11-02 v1 音频与语音处理
摘要
在这项工作中，我们提出了一种新的单麦克风语音去混响算法。首先，给出性能分析以说明仅专注于改善幅度或相位的算法是不够的。此外，我们证明少数客观测量与干净幅度高度相关，而另一些与干净相位高度相关。因此，我们提出了一种由两种子模型组成的新架构，每个子模型负责不同的任务。第一个模型根据带噪输入估计干净幅度。增强后的幅度与带噪输入相位随后用作第二个模型的输入，以估计去混响信号的实部和虚部。文中给出了包含预训练和微调的训练方案。我们使用来自 REVERB challenge 的数据评估所提方法，并将结果与其它方法比较。我们展示了所有度量上的一致改进，这可归因于幅度和相位估计的改善。
引用
@article{arxiv.2211.00607,
title = {Magnitude or Phase? A Two Stage Algorithm for Dereverberation},
author = {Ayal Schwartz and Sharon Gannot and Shlomo E. Chazan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.00607},
year = {2022}
}