基于注意力门控膨胀卷积网络的单通道语音增强

摘要：

在有监督语音增强任务中,上下文信息对目标语音的估计产生重要影响,为了获取更加丰富的语音全局相关特征,该文以尽可能小的参数为前提,设计了一种新型卷积网络来进行语音增强.所提网络包含编码层、传输层与解码层3个部分:编解码部分提出一种2维非对称膨胀残差(2D-ADR)模块,其能明显减小训练参数并扩大感受野,提升网络对上下文信息的获取能力;传输层提出一种1维门控膨胀残差(1D-GDR)模块,该模块结合膨胀卷积、残差学习与门控机制,能够选择性传递特征并获取更多时序相关信息,同时采用密集跳跃连接的方式对8个1D-GDR模块进行堆叠,以增强层间信息流动并提供更多梯度传播方式;最后,对相应编解码层进行跳跃连接并引入注意力机制,以使解码过程获得更加鲁棒的底层特征.实验部分,使用了不同的参数设置以及对比方法来验证网络的有效性与鲁棒性,通过在28种噪声环境下训练及测试,相比于其他方法,该文方法以1.25×106的参数取得了更优的客观和主观指标,具备较强的增强效果与泛化能力.

关键词：语音增强、膨胀卷积、残差学习、门控机制、注意力机制

所属期刊栏目：44

分类号：TN912.35

资助基金：国家自然科学基金;信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目;重庆市自然科学基金

在线出版日期：2022-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3277-3288