基于空间正则化独立低秩矩阵分析与秩约束空间协方差矩阵估计的实时语音提取
声音
2024-03-20 v1 音频与语音处理
摘要
实时语音提取是一项重要挑战，在人形化身/机器人语音识别等多种应用中均有需求。本文提出了一种基于独立低秩矩阵分析（ILRMA）和秩约束空间协方差矩阵估计（RCSCME）的语音提取方法的实时扩展。基于 RCSCME 的方法是一种多通道盲语音提取方法，在扩散噪声环境中表现出卓越的语音提取性能。为提升性能，我们在基于 RCSCME 的语音提取的 ILRMA 部分引入空间正则化，并设计了两种正则化器。语音提取实验表明，所提方法能够实时运行，且设计的正则化器改善了语音提取性能。
引用
@article{arxiv.2403.12477,
title = {Real-time Speech Extraction Using Spatially Regularized Independent Low-rank Matrix Analysis and Rank-constrained Spatial Covariance Matrix Estimation},
author = {Yuto Ishikawa and Kohei Konaka and Tomohiko Nakamura and Norihiro Takamune and Hiroshi Saruwatari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.12477},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 3 figures, accepted at HSCMA 2024