陳 瑤

（西京學(xué)院，陜西 西安 710123）

0 引言

在日常交流生活環(huán)境中，語音傳遞多數(shù)伴隨著多方面的噪聲，但人耳可利用聽到的混合語音，經(jīng)過大腦皮層篩選，得到所需信息，即從噪聲中分離得到目標(biāo)語音信息，這種現(xiàn)象稱為“雞尾酒會效應(yīng)”[1]。早間，學(xué)術(shù)界對語音交互的方法研究不深，實(shí)驗(yàn)結(jié)果在相位、語音的質(zhì)量以及計算頻譜圖時間等方面都存在著較大的誤差，因此有必要提高語音分離的質(zhì)量，促進(jìn)交互技術(shù)的發(fā)展，為生活帶來便利。

1 算法框架

語音分離技術(shù)通常使用頻域網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，時域分離網(wǎng)絡(luò)近幾年才被提出并實(shí)驗(yàn)。時域分離網(wǎng)絡(luò)可以有效地減小相位差，用特征提取替代短時傅里葉變換，滿足時間與頻率局部化的變化，直接對源波形處理?；谇捌趯Ψ椒ǖ恼{(diào)研，本文選擇使用一種全卷積時域分離網(wǎng)絡(luò)。這是一種端到端的深度學(xué)習(xí)方法，由時頻分解、特征提取、目標(biāo)分離、模型訓(xùn)練及波形合成五個模塊組成[2]。

全卷積時域分離網(wǎng)絡(luò)主要包括編碼、分離及解碼三個處理階段。首先，使用編碼器將兩段波形片段混合；其次將混合后的波形片段轉(zhuǎn)換為特征空間中的相應(yīng)片段[3]，并估量每個時間步長中源的乘法函數(shù)；最后用解碼器對被掩碼的編碼器特征進(jìn)行變換從而重構(gòu)波形。整個流程如圖1 所示。

圖1 全卷積分離圖

全卷積分離網(wǎng)絡(luò)由多個一維卷積塊組成。在建模中，使用時序卷積網(wǎng)絡(luò)（Temporal Convolutional Network，TCN）替代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Rerrent Neural Network，RNN），使訓(xùn)練、驗(yàn)證的速度加快。TCN中的每一層都包含呈指數(shù)增長的一維卷積的擴(kuò)展因子。時域分離方法的性能與編碼器窗口大小有關(guān)，窗口越小，得到的精度越高，分離模塊需要處理向量的長度也就越長。

1.1 卷積分離模塊

本次實(shí)驗(yàn)使用兩段純凈語音合成作為混合語音。假設(shè)有2 位說話人的語音為x1(t)，x2(t)，y(t)為混合語音，x1(t)為目標(biāo)語音，x2(t)為噪聲。定義如下：

混合后，將語音分成n段長度為1 的重疊長度語音，sk=1,2,…,n∈D1×1，k為分段索引。經(jīng)一維卷積運(yùn)算將sk轉(zhuǎn)化為M維，再通矩陣乘法重構(gòu)：

式中：U∈Dn×X包含n個向量（編碼器基函數(shù)），每個向量的長度為X，H是一個可選的非線性函數(shù)（非負(fù)數(shù)）。第一個轉(zhuǎn)化模塊后，加入非線性激活函數(shù)和歸一化運(yùn)算。

1.2 編/解碼器

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了編碼器和解碼器。在編碼時，輸入一段語音信號y(t)，通過多層卷積處理并且在每一層中輸入一個帶有參數(shù)的線性整流函數(shù)（PReLU）。

式中：c為輸入特征，fE(*)是輸入特征中帶向量c的映射函數(shù)。

解碼時，解碼器即是卷積運(yùn)算的逆操作。其中，xd(t)是說話人的分離信號fD(*)的解碼器的映射函數(shù)。z是噪聲向量，服從正態(tài)分布。計算如下：

并用一維轉(zhuǎn)置卷積重構(gòu)波形，并表示為一個矩陣乘法：

1.3 端到端網(wǎng)絡(luò)

基于端到端的語音分離，將輸入的語音信號直接使用時域上的原始波形點(diǎn)作為輸入特征，進(jìn)行特征提取[4]。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 參數(shù)設(shè)置

從語料庫中分別提取兩種人的50 個純凈語音，信噪比在-5～5 dB，以最小值生成30 h 的訓(xùn)練集、10 h 的驗(yàn)證集以及5 h 的評估集。再將每個數(shù)據(jù)集裁剪成10 小段。波形均以8 kHz 重新采樣。

初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為10-3，訓(xùn)練后設(shè)為10-8。優(yōu)化器使用Adam。N（自動編碼器中過濾器數(shù)量）=256，L（過濾器長度）=20，B（通道數(shù)和剩余路徑的1×1 轉(zhuǎn)換塊）=256，H（卷積塊中通道數(shù)）=512，P（卷積塊中內(nèi)核大?。?3。

2.2 實(shí)驗(yàn)分析

為了準(zhǔn)確地評估算法的性能，取信噪比都為5 dB 的音頻并生成頻譜圖，如圖2 所示。圖2（a）表示混合聲音的頻譜，圖2（b）表示分離后目標(biāo)語音頻譜，圖2（c）表示分離后噪聲頻譜。從圖2 可以看出，圖2（a）在1—2 區(qū)域內(nèi)，頻譜變換多曲折，而在圖2（b）相同區(qū)域中頻譜變化則有一小段趨于0；圖2（a）的最高頻譜值在0.5～0.6，圖2（c）的最高頻譜值則在0.9～1.0；圖2（b）頻譜的最低值出現(xiàn)在2—3 區(qū)域內(nèi)，圖2（c）最低值則在1—2區(qū)域內(nèi)。后面兩個子圖與圖2（a）變化明顯，顯然分離的效果較好。

圖2 spk1 分離前后的頻譜圖

2.3 對比實(shí)驗(yàn)

頻域分離作為語音處理中的重要部分，主要是輸入一段時域語音信號，通過一、二維變換成二維頻域信號[5]。在分解時，把卷積后的時域語音信號輸入到短時傅里葉變換內(nèi)，變成瞬時語音信號。代替編/解碼器，重構(gòu)波形，以此得到更加稀疏和結(jié)構(gòu)化的聲學(xué)特征表征。spk2 分離前后的時頻如圖3所示。

經(jīng)過對比，從圖3 可以明顯看出，用時頻方法分離后的音頻譜圖3（b）和原語音頻譜圖3（a）的波形大體相同，只有小部分波形有變化。圖3（a）最高頻譜值在0.5～0.75，與圖3（b）極其相似，只有圖3（c）中才有較小的變化，其頻譜最高在0.5～0.6。說明分離語音質(zhì)量不好，無法完全分離。因此用時域方法分離后音頻的質(zhì)量要比頻域方法更優(yōu)。

圖3 spk2 分離前后時頻圖

3 結(jié)語

全卷積分離網(wǎng)絡(luò)使用的是時域分離方法，即在時域上使用編碼器-解碼器對信號建模，并在非負(fù)編碼器輸出音源，重構(gòu)波形。該模型計算量小，延遲相對較短，是解決語音分離相對較優(yōu)的方法。在今后的工作中，研究者仍需要克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)階段產(chǎn)生噪聲對實(shí)驗(yàn)的偏差。