基於幅度和相位預測，從噪聲梅爾頻譜生成乾淨語音波形的基於神經網路的降噪聲碼器

核心概念

本文提出了一種新的神經網路降噪聲碼器，可以僅從噪聲梅爾頻譜生成乾淨的語音波形，其效能優於現有的神經網路聲碼器，並與一些先進的語音增強方法相媲美。

摘要

文獻資訊
Du, H.-P., Lu, Y.-X., Ai, Y., & Ling, Z.-H. (2024). A Neural Denoising Vocoder for Clean Waveform Generation from Noisy Mel-Spectrogram based on Amplitude and Phase Predictions. arXiv preprint arXiv:2411.12268v1.
研究目標
本研究旨在開發一種能夠從噪聲梅爾頻譜生成乾淨語音波形的神經網路降噪聲碼器。
方法
研究人員提出了一種兩階段的降噪聲碼器架構。第一階段為頻譜預測器，由幅度頻譜預測器（ASP）和相位頻譜預測器（PSP）組成，用於從噪聲梅爾頻譜預測噪聲幅度頻譜和噪聲相位頻譜。第二階段為增強模組，採用最先進的時頻域語音增強模型 MP-SENet 對預測的噪聲幅度和相位頻譜進行降噪，生成乾淨的幅度和相位頻譜。最後，通過逆短時傅立葉變換（iSTFT）將乾淨的幅度和相位頻譜轉換為乾淨的語音波形。
主要發現
實驗結果表明，所提出的神經網路降噪聲碼器在 VoiceBank+DEMAND 數據集上與現有的神經網路聲碼器相比，取得了最先進的性能。此外，儘管輸入的梅爾頻譜缺少相位信息和部分幅度信息，但所提出的神經網路降噪聲碼器仍然取得了與幾種先進的語音增強方法相當的性能。
主要結論
本研究提出了一種新穎且有效的基於神經網路的降噪聲碼器，能夠從噪聲梅爾頻譜生成高質量的乾淨語音波形。這一方法為在噪聲環境下的語音合成和語音轉換任務提供了新的解決方案。
意義
本研究對於在實際噪聲環境中需要進行語音合成的應用（如文本轉語音和語音轉換）具有重要意義。
局限性和未來研究方向
未來研究方向包括構建端到端的降噪聲碼器，無需噪聲語音橋接，並進一步提高降噪性能，特別是在低信噪比的情況下。

統計資料

在 VoiceBank+DEMAND 數據集上，所提出的神經網路降噪聲碼器在所有指標上均顯著優於 HiFi-GAN 和 Vocos 兩種先進的神經網路聲碼器。
與僅使用幅度譜作為輸入的 MetricGAN 和 MetricGAN+ 相比，所提出的方法在 PESQ、CSIG 和 COVL 方面優於 MetricGAN，但在 CBAK 方面仍遜色於 MetricGAN+。

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Neural Denoising Vocoder for Clean Waveform Generation from Noisy Mel-Spectrogram based on Amplitude and Phase Predictions

by Hui-Peng Du,... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12268.pdf

深入探究

除了語音增強，這種基於神經網路的降噪聲碼器技術還可以用於哪些其他領域？

除了語音增強，這種基於神經網路的降噪聲碼器技術還可以應用於以下領域：

低資源語音合成： 對於資源不足的語言，收集大量乾淨的語音數據非常困難。此時可以使用降噪聲碼器從帶噪聲的語音數據中學習生成乾淨的語音，從而構建語音合成系統。
語音轉換： 將一個人的語音風格轉換為另一個人的語音風格，例如語音克隆。降噪聲碼器可以幫助減少轉換過程中引入的噪聲和失真，提高合成語音的自然度。
語音編碼： 將語音信號壓縮成更小的數據量進行存儲或傳輸。降噪聲碼器可以作為語音編碼器的一部分，在壓縮的同時去除噪聲，提高解碼後語音的質量。
助聽器和人工耳蝸： 幫助聽力受損的人更好地理解語音。降噪聲碼器可以集成到助聽器和人工耳蝸中，實時去除環境噪聲，提高語音清晰度。
總之，基於神經網路的降噪聲碼器技術在語音處理領域具有廣泛的應用前景，可以有效提高語音信號的質量和可懂度。

如果訓練數據集中噪聲類型非常有限，這種降噪聲碼器的泛化能力如何？

如果訓練數據集中噪聲類型非常有限，這種降噪聲碼器的泛化能力會受到一定限制。這是因為神經網路模型在訓練過程中會學習數據中的模式，如果訓練數據中缺乏某種類型的噪聲，模型就難以學習到如何有效地去除這種噪聲。
為了提高降噪聲碼器在有限噪聲類型下的泛化能力，可以採取以下措施：

數據增強： 對現有的訓練數據進行增強，例如添加不同類型的噪聲、調整信噪比等，以增加數據的多樣性和模型的魯棒性。
多任務學習： 將降噪任務與其他語音處理任務（例如語音識別、語音合成）結合起來進行訓練，可以幫助模型學習更通用的語音特徵表示，提高泛化能力。
遷移學習： 先使用包含豐富噪聲類型的數據集訓練一個通用的降噪聲碼器，然後使用目標領域的少量數據對模型進行微調，可以快速適應新的噪聲類型。
需要注意的是，即使採取了上述措施，如果訓練數據集中噪聲類型過於有限，降噪聲碼器的泛化能力仍然會受到影響。因此，在實際應用中，應盡可能收集包含多種類型噪聲的訓練數據，以提高模型的性能和泛化能力。

如何利用這種降噪聲碼器技術來改善語音助手的語音識別能力，特別是在嘈雜的環境中？

在嘈雜環境中，環境噪聲會嚴重影響語音助手的語音識別能力。可以利用降噪聲碼器技術，在語音識別前端對輸入的語音信號進行降噪處理，提高語音識別的準確率。具體方法如下：

語音增強預處理： 将降噪声码器作为语音识别系统的前端模块，对输入的带噪语音进行实时降噪处理。降噪声码器可以有效去除环境噪声，保留干净的语音信号，从而提高后续语音识别模型的输入质量。
声学模型训练增强： 可以使用降噪声码器生成的干净语音数据来训练语音识别系统的声学模型。由于训练数据更加纯净，声学模型可以学习到更准确的语音特征表示，从而提高在嘈杂环境下的识别性能。
联合训练： 可以将降噪声码器和语音识别模型进行联合训练，构建端到端的语音识别系统。在联合训练过程中，降噪声码器可以根据语音识别模型的反馈信息，动态调整降噪策略，进一步提高识别性能。

通过以上方法，可以有效利用降噪声码器技术来改善语音助手的语音识别能力，特别是在嘈杂环境中，提高语音交互的效率和用户体验。