基于多流 Conv-TasNet 的非线性残余回声抑制
音频与语音处理
2020-05-18 v1 机器学习
声音
机器学习
摘要
由于回声与远端信号间存在非线性关系，声学回声无法被线性自适应滤波器完全消除。通常需后处理模块进一步抑制回声。本文提出一种基于全卷积时域音频分离网络（Conv-TasNet）改进的非线性残余回声抑制方法。将线性声学回声消除系统的残余信号与自适应滤波器输出共同构成 Conv-TasNet 的多路输入流，从而在保持系统较低时延的同时实现更有效的回声抑制。仿真结果验证了所提方法在单讲与双讲情形下的有效性。
引用
@article{arxiv.2005.07631,
title = {Nonlinear Residual Echo Suppression Based on Multi-stream Conv-TasNet},
author = {Hongsheng Chen and Teng Xiang and Kai Chen and Jing Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07631},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 3 figures