用于联合回声消除与噪声抑制的超双路径压缩
音频与语音处理
2023-10-11 v3 机器学习
声音
摘要
回声消除与噪声抑制对于全双工通信至关重要，但大多数现有神经网络计算成本高且在调节模型复杂度上缺乏灵活性。本文中，我们引入时频双路径压缩，以在计算成本上实现大范围的压缩比。具体而言，对于频率压缩，使用可训练滤波器替代人工设计滤波器进行降维。对于时间压缩，仅使用跳帧预测会导致较大性能退化，这可通过具有全序列建模的后处理网络缓解。我们发现，在固定压缩比下，结合时间与频率方法的双路径压缩会带来进一步的性能提升，覆盖 4x 至 32x 的压缩比且模型大小变化很小。此外，所提模型相比快速的 FullSubNet 与 DeepFilterNet 展现出有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2308.11053,
title = {Ultra Dual-Path Compression For Joint Echo Cancellation And Noise Suppression},
author = {Hangting Chen and Jianwei Yu and Yi Luo and Rongzhi Gu and Weihua Li and Zhuocheng Lu and Chao Weng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11053},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of INTERSPEECH