無需進(jìn)行濾波后處理,利用循環(huán)推斷算法實(shí)現(xiàn)歌唱語音分離

大數(shù)據(jù)

作者:李亞洲

近日,來自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 與蒙特利爾大學(xué)的 Yoshua Bengio 等人在 arXiv 上提交了一篇論文,提出跳過使用泛化維納濾波器進(jìn)行后處理的步驟,轉(zhuǎn)而使用循環(huán)推斷算法和稀疏變換步驟進(jìn)行歌唱語音分離,效果優(yōu)于之前基于深度學(xué)習(xí)的方法。這篇論文已經(jīng)提交至 ICASSP 2018。論文:Monaural Singing Voice Separation with Skip-Filtering Connections and Recurrent Inference of Time-Frequency Mask

論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1711.01437v1on-line demo 地址:https://js-mim.github.io/mss_pytorch/GitHub 地址:https://github.com/Js-Mim/mss_pytorch

摘要:基于深度學(xué)習(xí)的歌唱語音分離依賴于時(shí)頻掩碼(time-frequency masking)。在很多情況中,掩碼過程(masking process)不是一個(gè)可學(xué)習(xí)的函數(shù),也無法封裝進(jìn)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化中。這造成的結(jié)果就是,大部分現(xiàn)有方法依賴于使用泛化維納濾波器(generalized Wiener filtering)進(jìn)行后處理。我們的研究提出一種方法,在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)和優(yōu)化源依賴掩碼(source-dependent mask),無需上述后處理步驟。我們引入了一種循環(huán)推斷算法、一種稀疏變換步驟用于改善掩碼生成流程,以及一個(gè)學(xué)得的去噪濾波器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與之前單聲道歌唱語音分離的頂尖方法相比,該方法使信號(hào)失真比(signal to distortion ratio)提高了 0.49 dB,信號(hào)干擾比(signal interference ratio)提高了 0.30 dB。

圖 1:方法圖示。

大數(shù)據(jù)

表 1:幾種方法的中值信號(hào)失真比(SDR)和信號(hào)干擾比(SIR)(單位為 dB)。下劃線為我們提出的方法。值越高效果越好。

結(jié)論

本論文中,Bengio 等人展示了一種用于歌唱語音分離的方法,無需使用泛化維納濾波器進(jìn)行后處理。研究人員向跳過濾波的連接 [12] 引入了稀疏變換,效果優(yōu)于使用泛化維納濾波器的方法。此外,實(shí)驗(yàn)證明引入的循環(huán)推斷算法(recurrent inference algorithm)在單聲道語音分離中取得了頂尖的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明這些擴(kuò)展優(yōu)于之前用于歌唱語音分離的深度學(xué)習(xí)方法。

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2017-11-14
無需進(jìn)行濾波后處理,利用循環(huán)推斷算法實(shí)現(xiàn)歌唱語音分離
作者:李亞洲 近日,來自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 與蒙特利爾大學(xué)的 Yoshua B

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