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论文翻译:2018_Deep Learning for Acoustic Echo Cancellation in Noisy and Double-Talk Scenarios

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论文地址:https://www.researchgate.net/publication/327389097_Deep_Learning_for_Acoustic_Echo_Cancellation_in_Noisy_and_Double-Talk_Scenarios 这篇排版更好:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14210359.html #深度学习用于噪音和双讲场景下的回声消除

###摘要

  传统的声学回声消除(AEC)通过使用自适应算法识别声学脉冲响应来工作。我们将AEC公式化为有监督的语音分离问题,该问题将说话人信号和近端信号分开,以便仅将后者传输到远端。训练双向长短时记忆的递归神经网络(BLSTM)对从近端和远端混合信号中提取的特征进行估计。然后应用BLSTM估计的理想比率掩模来分离和抑制远端信号,从而去除回波。实验结果表明,该方法在双向通话,背景噪声和非线性失真情况下回波去除的有效性。另外,所提出的方法可以推广到未经训练的说话者。

###1 引言

  当扬声器和麦克风在通信系统中耦合,从而使麦克风拾取扬声器信号及其混响时,就会产生回声。如果处理不当,则位于系统远端的用户会听到自己的声音,该声音会由于系统的往返时间而延迟(即回声),并与来自近端的目标信号混合在一起。 回声是语音和信号处理应用程序(例如电话会议,免提电话和移动通信)中最烦人的问题之一。通常,通过使用有限冲激响应(FIR)滤波器[1]自适应地识别扬声器和麦克风之间的声学冲激响应来实现回声消除。文献[1] [2]中提出了几种自适应算法。其中归一化最小均方(NLMS)算法家族[3]由于其相对鲁棒的性能和低复杂度而得到了最广泛的应用

  双向通话是通信系统中固有的,因为当双方的扬声器同时通话时,双向通话是典型的通话。然而,近端语音信号的存在严重降低了自适应算法的收敛性,并可能导致它们发散[1]。解决此问题的标准方法是使用双向通话检测器(DTD)[4][5],它会在双向通话期间禁止自适应。

  在麦克风处接收的信号不仅包含回声和近端语音,还包含背景噪声。 公认的是,仅AEC就无法抑制背景噪声。通常使用后置滤波器[6]来抑制背景噪声和残留在回声消除器输出端的回声。Ykhlef和Ykhlef[7]将自适应算法与基于短时频谱衰减的噪声抑制技术相结合,并在存在背景噪声的情况下获得了大量的回声消除。

  文献中的许多研究将回声路径建模为线性系统。但是,由于诸如功率放大器和扬声器之类的组件的限制,在AEC的实际情况下,非线性失真可能会引入到远端信号中。为了克服这个问题,一些工作[8]-[9]提出应用残余回声抑制(RES)来抑制由非线性失真引起的残余回声。由于深度学习具有对复杂的非线性关系进行建模的能力,因此它可以成为对AEC系统的非线性进行建模的有力选择。Malek和Koldovsk`y [10]将非线性系统建模为Hammerstein模型,并使用两层前馈神经网络和自适应滤波器来识别模型参数。最近,lee等人[11]采用了深度神经网络(DNN)来估计远端信号和声学回声抑制(AES)输出的RES增益[12],以消除回声信号的非线性成分。

  AEC的最终目标是完全消除远端信号和背景噪声,以便仅将近端语音发送到远端。从语音分离的角度来看,AEC可以自然地视为分离问题,其中近端语音是要与麦克风录音分离并发送到远端的来源。因此,代替估计声学回声路径,我们采用监督语音分离技术,以可访问的远端语音作为附加信息将近端语音从麦克风信号中分离出来[13]。通过这种方法,无需执行任何双向通话检测或后置过滤即可解决AEC问题。

  深度学习已显示出语音分离的巨大潜力[14] [15]。循环神经网络(RNN)建模时变函数的能力可以在解决AEC问题中发挥重要作用。 LSTM[16]是RNN的一种变体,旨在处理传统RNN的消失和爆炸问题。它可以对时间依赖性进行建模,并在嘈杂的条件下表现出良好的语音分离和语音增强性能[17][18]。在最近的研究中,Chen和Wang [19]使用LSTM来研究与噪声无关的模型的说话人泛化,评估结果表明,LSTM模型比前馈DNN取得了更好的说话人泛化。

  在这项研究中,我们使用双向LSTM(BLSTM)作为监督学习机,根据从混合信号以及远端语音中提取的特征来预测理想比率掩码(IRM)。 我们还研究了该方法的说话人概括。实验结果表明,该方法能够在嘈杂,双向通话和非线性失真情况下消除声学回声,并能很好地推广到未经训练的扬声器。

  本文的其余部分安排如下。第2节介绍了基于BLSTM的方法。实验结果在第3节中给出。第4节总结了论文。

###2 提出的方法

####2.1 问题公式化

  考虑传统的声学信号模型,如图1所示,其中麦克风信号y(n)由回声d(n)、近端信号s(n)和背景噪声v(n)组成:

y(n)=d(n)+s(n)+v(n)  (1)

图1 声学回声场景图

  回声信号是由说话人信号与房间脉冲响应(RIR)卷积产生的。然后将回声、近端语音和背景噪声混合产生麦克风信号。我们将AEC定义为一个有监督的语音分离问题。如图2所示,将麦克风信号和回声提取的特征输入到BLSTM中。将估计的掩模与麦克风信号的谱图逐点相乘,得到近端信号的估计谱图。最后,利用短时傅里叶反变换(ISTFT)将近端语音信号的相位与估计的幅度谱图重新合成$\hat(n)$。

图2 提出的基于BLSTM的方法示意图

####2.2 特征提取

  首先将输入信号y(n)和x(n)以16khz采样,以20ms帧长(320采样点),10ms帧移进行分帧。然后将320点短时傅里叶变换(STFT)应用于输入信号的每个时间帧,结果产生161个频率点。最后,对幅度响应进行对数运算,得到了对数幅度谱特征[20]。该方法将麦克风信号和远端信号的特征串联在一起作为输入特征。因此,输入的维数是161*2 = 322。

####2.3 训练目标

  我们使用理想比值掩膜(IRM)作为训练目标。IRM定义为:

\operatorname{IRM}(m, c)=\sqrt{\frac{S^{2}(m, c)}{S^{2}(m, c)+D^{2}(m, c)+V^{2}(m, c)}}  (2)

其中$S^{2}(.), D^{2}(.), V^{2}(.)$分别表示在时间m和频率c的T-F单元内的近端信号,声学回声和背景噪声的能量。

####2.4 学习机器

  本文采用的BLSTM结构如图2所示。一个BLSTM包含两个单向LSTM,一个LSTM对信号进行正向处理,另一个LSTM对信号进行反向处理。采用全连接层进行特征提取。BLSTM有4个隐藏层,每层有300个单位。输出层是一个全连接层。由于IRM的取值范围为[0,1],所以我们使用sigmoid函数作为输出层的激活函数。采用Adam优化器[21]和均方误差(MSE)代价函数对LSTM进行训练。学习速率设置为0.0003。训练epoch设置为30。

###3 实验结果

####3.1 性能度量

  本文采用两种性能指标来比较系统的性能:单讲时期(无近端信号周期)的回声损耗增强(ERLE)和双讲时期的语音质量感知评价(PESQ)。

ERLE[3]用于评估系统实现的回声衰减,定义为:

\mathrm{ERLE}=10 \log _{10}\left\{\frac{\mathcal{E}\left[y^{2}(n)\right]}{\mathcal{E}\left[\hat{s}^{2}(n)\right]}\right\}  (3)

其中$\mathcal$是统计期望操作。

  PESQ与主观得分[22]高度相关。它是通过将估计的近端语音$\hat(n)$与原始语音$s(n)进行比较得到的。PESQ评分范围为-0.5$ ~ 4.5。分数越高质量越好。

  在接下来的实验中,对信号处理约3秒后,即稳态结果,对传统AEC方法的性能进行测量。

####3.2 实验设置

  TIMIT数据集[23]在文献[24][5]中被广泛用于评价AEC性能。我们从TIMIT数据集的630个说话人中随机选择100对说话人作为近端和远端说话人(40对男性-女性,30对男性-男性,30对女性-女性)。每个说话人有10个以16khz采样的语音。随机选择同一远端说话人的三种发音,并将其串联起来形成远端信号。然后,通过在前端和后端填充零,将近端说话人的每个语音扩展到与远端信号相同的大小。稍后将在图3中显示如何生成混合的示例。TIMIT每个说话人录有10段语音,其中七段远端语音被用来生成训练混合语音(有五个组合{123}、{124}、{125}、{126}、{127}),剩余三段远端被用来生成测试混合语音({789})。训练混合语音是由每个近端语音和五个不同的远端信号混合而成,因此,我们总共有3500种训练混合语音。测试混合语音是由每个近端信号与一个远端信号混合而成,有100种。为了研究该方法的泛化效果,我们从TIMIT数据集中的其余430位说话人中随机选择了另外10对说话人(4对男女,3对男女,3对男女),并生成了100个未经训练的说话人测试混合语音。

  使用image方法[25],在混响时间(T_{60})为 0.2 s 时产生室内脉冲响应。RIR的长度设置为512。模拟室尺寸为(4,4,3)m,麦克风固定在(2,2,1.5)m处,扬声器随机放置在7个位置,距离麦克风1.5 m。因此,生成7个不同位置的RIRs,其中前6个RIRs用于生成训练混合语音,最后一个RIRs用于生成测试混合语音。

图3 具有3.5 dB SER和10 dB SNR的波形和谱图 (a)麦克风信号,(b)回声信号,(c)近端语音,(d)BLSTM估计近端语音。

####3.3 双讲情况下的表现

  首先,我们评估了该方法在双端通话的情况下,并与传统的NLMS算法进行了比较。每个训练远端语音x(n)与从6个RIR中随机选择的RIR卷积以产回声信号d(n)。然后从{6,3,0,3,6}dB中随机选择SER将远端回声语音d(n)与近端语音s(n)混合。这里的SER水平是在双讲通话时候评估的。定义为:

\mathrm{SER}=10 \log _{10}\left\{\frac{\mathcal{E}\left[s^{2}(n)\right]}{\mathcal{E}\left[d^{2}(n)\right]}\right\}  (4)

  由于回声路径是固定的,并且没有背景噪声或非线性失真,因此在这种情况下,结合Geigel DTD [4]的著名NLMS算法可以很好地工作。 NLMS的过滤器大小设置为512,与模拟RIR的长度相同。 NLMS算法[1]的步长和正则化因子分别设置为0.2和0.06。 Geigel DTD的阈值设置为2。

  表1显示了这两种方法在不同SER条件下的平均ERLE和PESQ值,其中,将麦克风信号y(n)与麦克风中的近端语音s(n)进行比较,得出None(或未处理的结果)的结果。双端通话时段。下表中的结果表明NLMS和BLSTM方法都能够消除声学回声。基于BLSTM的方法在ERLE方面优于NLMS,而NLMS的PESQ则优于BLSTM。

表1:双端通话情况下的平均ERLE和PESQ值

####3.4 在双讲和背景噪声情况下的性能

  第二个实验研究了双端对话和背景噪声的情景。由于单独使用Geigel-DTD的NLMS无法处理背景噪声,因此采用基于频域后置滤波的AEC方法[7]来抑制AEC输出的背景噪声。

  同样,每个训练混合语音都是在SER水平上从{6,3,0,3,6}dB中随机选择的。将白噪声以从{8、10、12、14} dB中随机选择的SNR级别添加到麦克风信号。这里的信噪比水平是根据双端通话周期来评估的,定义为:

\mathrm{SNR}=10 \log _{10}\left\{\frac{\mathcal{E}\left[s^{2}(n)\right]}{\mathcal{E}\left[v^{2}(n)\right]}\right\}  (5)

  表2显示了NLMS,配备了后置滤波器的NLMS和基于BLSTM的方法在10 dB SNR级别的不同SER条件下的平均ERLE和PESQ值,如表2所示。在NLMS + 后置滤波情况下,NLMS算法的滤波器大小、步长和正则化因子分别设置为512、0.02和0.06。Geigel DTD的阈值设置为2。后置滤波器的两个遗忘因子设置为0.99。从表中可以看出,与未处理的结果相比,所有这些方法在PESQ方面均显示出改进。在所有条件下,BLSTM均优于其他两种方法。另外,通过比较表1和表2,我们发现将背景噪声添加到麦克风信号会严重影响NLMS的性能。在这种情况下,后置过滤器可以提高NLMS的性能。

表2:SNR为10 dB的双向通话和背景噪声情况下的平均ERLE和PESQ值

####3.5 在双端通话、背景噪声和非线性失真情况下的性能

  第三个实验评估了基于BLSTM的方法在双讲,背景噪声和非线性失真情况下的性能。通过以下两个步骤处理远端信号,以模拟功率放大器和扬声器引入的非线性失真。

首先,将clip [26]应用于远端信号,以模拟功率放大器的特性:

x_{\operatorname{hax}}(n)=\left\{\begin{array}{cc} -x_{\max } & x(n)<-x_{\max } \\ x(n) & |x(n)| \leq x_{\operatorname{aax}} \\ x_{\max } & x(n)>x_{\max } \end{array}\right.  (6)

其中$x_{\max }$设置为输入信号最大音量的80%。

  然后应用无记忆的sigmoidal函数[27]来模拟扬声器的非线性特性:

x_{\mathbb{R L}}(n)=\gamma\left(\frac{2}{1+\exp (-a \cdot b(n))}-1\right)  (7)

其中,

b(n)=1.5 \times x_{\text {hard }}(n)-0.3 \times x_{\text {hard }}^{2}(n)  (8)

将Sigmoid增益$\gamma$设置为4。如果$b(n)>0$,则将 sigmoid 斜率a设置为4,否则将其设置为0.5。

  对于每种训练混合语音,对$x(n)$进行处理以获得$x_{\mathrm}(n)$,然后将此非线性处理的远端信号与从6个RIR中随机选择的RIR卷积,以生成回波信号d(n)。 SER设置为3.5 dB,白噪声以10 dB SNR的水平添加到混合语音中。

  图3说明了使用基于BLSTM的方法的回声消除示例。可以看出,基于BLSTM的方法的输出类似于干净的近端信号,这表明该方法可以很好地保留近端信号,同时抑制背景噪声和非线性失真的回声。

  我们将提出的BLSTM方法与基于DNN的残余回声抑制(RES)进行了比较[11],结果如表3所示。在我们实现AES + DNN的过程中,AES和DNN的参数设置为[11]。 $S N R=\infty$的情况,即在[11]中评估的情况,表明基于DNN的RES可以处理回声的非线性分量并提高AES的性能。 当涉及到背景噪声的情况时,将基于DNN的RES添加到AES,在PESQ值方面显示出较小的改进。仅基于BLSTM的方法就胜过AES + DNN。ERLE方面提高了约5.4dB,PESQ方面提高了0.5 dB。如果我们遵循[11]中提出的方法,并将AES作为预处理器添加到BLSTM系统中,即AES + BLSTM,则可以进一步提高性能。 此外,从表3中可以看出,所提出的BLSTM方法可以推广到未经训练的说话者。

表3:双通话,背景噪声和非线性失真情况下的平均ERLE和PESQ值, 具有3.5 dBSER,SNR =∞意味着没有背景噪声

###4 总结

  提出了一种基于BLSTM的有监督声学回声消除方法,以解决双向通话,背景噪声和非线性失真的情况。所提出的方法显示了其消除声学回声并将其推广到未经训练的扬声器的能力。未来的工作将把该方法用于解决其他AEC问题,例如多通道通信。

###5 参考文献

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