以混响时间缩短为目标的语言去混响
音频与语音处理
2022-11-22 v2 声音
信号处理
摘要
本工作提出一种基于混响时间缩短（RTS）的语音去混响新学习目标。去混响的学习目标通常设为直达声语音，或可选地包含部分早期反射。此类目标突然截断混响，因此可能不适合网络训练。所提 RTS 目标在抑制混响的同时保持混响的指数衰减特性，这将简化网络训练，从而减少由预测误差引起的信号失真。此外，本工作通过实验研究将我们先前提出的 FullSubNet 语音降噪网络适配于语音去混响。实验表明，就更好抑制混响与信号失真而言，RTS 是比直达声语音和早期反射更合适的学习目标。FullSubNet 能够实现出色的去混响性能。
引用
@article{arxiv.2204.08765,
title = {Speech Dereverberation with A Reverberation Time Shortening Target},
author = {Rui Zhou and Wenye Zhu and Xiaofei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08765},
year = {2022}
}
备注
Submitted to ICASSP 2023