流形学习辅助的相对传递函数估计及其在空间滤波中的应用
音频与语音处理
2021-10-06 v1 声音
摘要
许多用于语音采集（例如电话会议应用）的空间滤波算法可受益于甚至依赖于相对传递函数（RTF）的知识。相应地，已提出许多 RTF 估计器，但它们在声学不利条件下性能会下降，或需要关于干扰源特性的先验知识。尽管最先进的 RTF 估计器忽略关于声学环境的先验知识，但用于电话会议设备的音频信号处理算法通常在相同或至少相似的声学环境（例如汽车或办公室）中运行，从而可以收集训练数据。在本工作中，我们利用此类数据以无监督方式训练变分自编码器（VAE），并应用训练好的 VAE 来增强不精确的 RTF 估计。此外，还研究了一种经典 RTF 估计与训练好的 VAE 的混合方法。使用真实数据的全面实验证实了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2110.02189,
title = {Manifold learning-supported estimation of relative transfer functions for spatial filtering},
author = {Andreas Brendel and Johannes Zeitler and Walter Kellermann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.02189},
year = {2021}
}