整合噪音抑制和語音轉換的語音修復

Kernekoncepter

透過語音轉換技術,可以在噪音抑制後有效地修復語音質量,並實現帶寬擴展、去混響和內插等增強效果。

Resumé

本研究提出了一種整合噪音抑制(NS)和語音轉換(VC)的語音修復框架。首先使用基於ResU-Net的NS模型去除噪音,然後採用基於擴散模型的VC技術來修復被損壞的語音。VC模型利用目標說話者的語音特徵和從去噪語音中提取的內容信息來生成高質量的修復語音。實驗結果表明,這種兩階段的NS+VC框架在客觀指標上優於單一階段的增強模型,雖然在語音可懂度方面略有下降。為了進一步提高可懂度,我們提出了一種內容編碼器自適應方法,在噪音條件下實現更穩健的內容提取。

Statistik

噪音抑制可以有效提高語音質量,但過度抑噪會損害目標語音,降低語音可懂度和質量。
擴散模型是一種強大的生成模型,可用於高保真的語音生成。
HuBERT是一種自監督的語音表示學習模型,可以在不使用詞彙的情況下提取有意義的特徵。

Citater

"噪音抑制(NS)算法在許多情況下都能有效提高語音質量。但是,過度的噪音抑制可能會損害目標語音,儘管去除了噪音,但仍會降低語音可懂度和質量。"
"通過擴散模型的語音轉換階段,可以在目標說話者嵌入和從去噪語音中提取的語音內容信息的條件下,恢復高質量的語音。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

VC-ENHANCE: Speech Restoration with Integrated Noise Suppression and Voice Conversion

by Kyungguen By... kl. arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06126.pdf

Dybere Forespørgsler

如何進一步提高整合NS和VC的系統在噪音條件下的語音可懂度?

要進一步提高整合噪音抑制（NS）和語音轉換（VC）系統在噪音條件下的語音可懂度，可以考慮以下幾個策略：

內容編碼器適應性：如文中所提到的，對內容編碼器進行適應性調整可以幫助其更好地理解來自NS階段的增強語音。這可以通過引入噪音穩健損失（Lnr）來實現，這樣可以在處理增強語音時減少噪音殘留的影響。

多階段訓練：在訓練過程中，可以採用多階段的訓練策略，首先在清晰的數據集上訓練VC模型，然後在混合噪音的數據集上進行微調。這樣可以使模型在面對不同噪音條件時更具魯棒性。

增強數據集：使用各種噪音類型和不同的信噪比（SNR）來擴展訓練數據集，這樣可以提高模型在真實世界中面對各種噪音情況的適應能力。

結合其他技術：可以考慮結合其他語音增強技術，如自適應濾波器或深度學習驅動的語音分離技術，這些技術可以進一步提高語音的可懂度。

除了噪音抑制和語音轉換,還有哪些其他技術可以用於語音修復?

除了噪音抑制（NS）和語音轉換（VC），還有多種技術可以用於語音修復，這些技術包括：

生成對抗網絡（GANs）：GANs可以用於生成高質量的語音信號，特別是在處理嚴重損壞的語音時。這些模型通過對抗訓練來學習生成與真實語音相似的信號。

自回歸模型：這些模型通過預測語音信號的未來樣本來進行修復，能夠有效地重建缺失的語音部分。

基於擴散的生成模型：如文中提到的擴散模型，這些模型通過逐步去噪的過程來生成高保真度的語音，特別適合於從噪音中恢復語音。

時頻域處理技術：這些技術通過在時頻域中對語音信號進行處理來去除噪音或修復信號，例如短時傅里葉變換（STFT）和小波變換。

語音合成技術：這些技術可以用於生成自然的語音信號，特別是在原始信號損壞或丟失的情況下。

如何將這種整合的語音修復系統應用於實際的語音助手或通信應用中?

將整合的語音修復系統應用於實際的語音助手或通信應用中，可以考慮以下幾個步驟：

實時處理能力：確保系統具備實時處理的能力，以便在用戶通話或互動時能夠即時修復語音信號，這對於語音助手的用戶體驗至關重要。

用戶界面集成：將語音修復系統無縫集成到現有的語音助手或通信應用中，使用戶能夠輕鬆訪問和使用這些功能。

適應性學習：系統應具備自適應學習的能力，能夠根據用戶的語音特徵和環境噪音條件進行調整，從而提高語音的可懂度和質量。

多語言支持：考慮到全球用戶的需求，系統應支持多種語言和方言的語音修復，這樣可以擴大其應用範圍。

用戶反饋機制：建立用戶反饋機制，收集用戶對語音修復效果的評價，並根據反饋不斷優化系統性能。

通過這些步驟，可以有效地將整合的語音修復系統應用於實際的語音助手或通信應用中，提升用戶的語音交互體驗。