PDPCRN：具有分支间双向交互的并行双路径 CRN 用于多通道语音增强
声音
2023-09-20 v1 音频与语音处理
摘要
多通道语音增强旨在利用空间信息将目标语音与干扰信号区分开来。尽管双路径卷积循环网络（DPCRN）等深度学习方法已取得进展，但在有效建模通道间相关性及融合多级信息方面仍存在挑战。为此，我们提出了并行双路径卷积循环网络（PDPCRN）。该声学建模架构有两个关键创新：首先，采用具有独立分支的并行设计以提取互补特征；其次，双向模块实现了跨分支通信。二者共同促进了多样化表示的融合与增强的建模。在 TIMIT 数据集上的实验验证凸显了 PDPCRN 的优势。值得注意的是，相较于标准 DPCRN 等基线模型，PDPCRN 不仅在 PESQ 与 STOI 指标上表现更优，还以更少的参数实现了更轻量的计算开销。
引用
@article{arxiv.2309.10379,
title = {PDPCRN: Parallel Dual-Path CRN with Bi-directional Inter-Branch Interactions for Multi-Channel Speech Enhancement},
author = {Jiahui Pan and Shulin He and Tianci Wu and Hui Zhang and Xueliang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10379},
year = {2023}
}