PlumberNet：在 GEV 波束成形后修复干扰泄漏
音频与语音处理
2024-09-13 v2 声音
摘要
空间滤波器可利用基于深度学习的语音增强模型，在存在多个语音源的场景中提升其可靠性。为了进一步改善语音质量，通常对空间滤波得到的估计目标语音进行后滤波。本工作中，采用广义特征值（GEV）波束成形来提供泄漏估计以及目标语音估计，供后续后滤波使用。这相比使用目标语音与参考麦克风信号的后滤波器提升了增强性能。本工作还表明，空间协方差矩阵（SCMs）可根据目标到达方向（DoA）以及成对估计的时频掩码之间的判别性选择来精确估计。
引用
@article{arxiv.2309.05057,
title = {PlumberNet: Fixing interference leakage after GEV beamforming},
author = {François Grondin and Caleb Rascón},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05057},
year = {2024}
}