論文地址：微型循環(huán)U-Net實時降噪和去混響

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https://github.com/YangangCao/TRUNethttps://github.com/amirpashamobinitehrani/tinyrecurrentunet

引用格式：Choi H S, Park S, Lee J H, et al. Real-Time Denoising and Dereverberation wtih Tiny Recurrent U-Net[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021: 5789-5793.

現(xiàn)代基于深度學習的模型在語音增強任務中表現(xiàn)出了顯著的改進。然而，對于現(xiàn)實世界的應用程序來說，最先進的模型的參數(shù)數(shù)量往往過于龐大，無法部署到設備上。為此，我們提出了微型循環(huán)U-Net(Tiny Recurrent U-Net，TRU-Net)，這是一個輕量級的在線推理模型，與當前最先進的模型性能相匹配。TRU-Net的量化版本大小為362k字節(jié)，小到可以部署在邊緣設備上。此外，我們將小尺寸模型與一種新的掩碼方法(phase-aware β-sigmoid mask)相結合，它可以同時去噪和去everberation?？陀^和主觀評估的結果表明，我們的模型可以在基準數(shù)據(jù)集上使用更少的參數(shù)達到與當前最先進的模型競爭的性能。

關鍵詞：實時語音增強，輕量級網絡，去噪，去混響

在本文中，我們專注于開發(fā)一個基于深度學習的語音增強模型，該模型適用于現(xiàn)實世界的應用，滿足以下條件：

1、一個小而快速的模型，可以盡可能減少單幀實時因子(RTF)，同時保持與最先進的深度學習網絡的競爭性能，

2、一個可以同時進行去噪和解噪的模型。

為了解決第一個問題，我們的目標是改進一種流行的神經結構(U-Net[1])，它已經證明在語音增強任務中具有卓越的性能[2,3,4]。以往使用U-Net進行源分離的方法不僅在頻率維度上應用卷積，而且在時間維度上也應用卷積。U-Net的這種非因果性質增加了計算復雜性，因為需要對過去和未來幀進行額外的計算來推斷當前的框架。因此，它不適用于需要實時處理當前幀的在線推理場景。此外，時間維度使得網絡計算效率低下，因為在U-Net的編碼和解碼路徑中相鄰幀之間都存在冗余計算。為了解決這一問題，我們提出了一種適用于在線語音增強的神經網絡結構——微型循環(huán)U-Net (Tiny Recurrent U-Net, TRU-Net)。該體系結構旨在實現(xiàn)頻率維度和時間維度計算的有效解耦，從而使網絡足夠快，能夠實時處理單個幀。該網絡的參數(shù)數(shù)量僅為0.38M，不僅可以部署在筆記本電腦上，還可以部署在移動設備上，甚至可以部署在結合量化技術[5]的嵌入式設備上。TRU-Net的詳細信息在第2節(jié)中有更多的描述。

接下來，為了同時抑制噪聲和混響，我們提出了一種相位感知 B-sigmoid 掩碼 (PHM)。 所提出的 PHM 受到 [6] 的啟發(fā)，其中作者建議通過從三角函數(shù)的角度重用估計的幅度掩碼值來估計相位。 PHM 與 [6] 中的方法的主要區(qū)別在于 PHM 旨在尊重混合、目標源和剩余部分之間的三角關系，因此估計的目標源和剩余部分的總和始終相等 到混合物。 我們通過同時生成兩個不同的 PHM 將該屬性擴展到四邊形，這使我們能夠有效地處理去噪和去混響。 我們將在第 3 節(jié)中更詳細地討論 PHM。

語譜圖可能是許多語音增強模型中最流行的輸入特性。每通道能量歸一化(PCEN)[7]結合了動態(tài)范圍壓縮和自動增益控制，在應用于頻譜圖[8]時降低了前景響度的方差并抑制了背景噪聲。PCEN也適用于在線推理場景，因為它包括一個時間積分步驟，它本質上是一個一階無限脈沖響應濾波器，僅依賴于前一個輸入幀。在這項工作中，我們采用可訓練版本的PCEN。

TRU-Net 基于 U-Net 架構，只在頻率維度上卷積，在時間維度上不卷積。因此，它可以被認為是一個頻率軸的U-Net，瓶頸層是一維卷積神經網絡(cnn)和循環(huán)神經網絡。編碼器由一維卷積神經網絡 (1D-CNN) 塊和頻率維度門控循環(huán)單元 (FGRU) 塊組成。每個 1D-CNN 塊都是類似于 [9] 的點卷積和深度卷積(就是深度可分離卷積)，除了第一層使用標準卷積操作而沒有前面的pointwise convolution。為了節(jié)省網絡大小，我們使用了六個 1D-CNN 塊，它們使用跨步卷積將頻率維度大小從 256 下采樣到 16。這會導致可能對網絡性能有害的小感受野 (1,750Hz)。為了增加感受野，我們沿頻率維度使用雙向 GRU 層 [10]，而不是堆疊更多的 1D-CNN 塊。也就是說，來自 1D-CNN 塊的 16 個向量序列被傳遞到雙向 GRU 以增加感受野并沿頻率維度共享信息(譯者：雙向GRU可以增加感受野？頭一次聽，表述有問題)。我們將此頻率維度雙向 GRU 層稱為 FGRU 層。在 FGRU 層之后使用pointwise convolution、BN 和 ReLU，組成一個 FGRU 塊。我們?yōu)槊總€前向和后向 FGRU 單元使用了 64 個hidden size。

解碼器由時間維度門控循環(huán)單元 (TGRU) 塊和一維轉置卷積神經網絡 (1D-TrCNN) 塊組成。編碼器的輸出被傳遞到單向 GRU 層以沿時間維度聚合信息。我們稱這個 GRU 層為 TGRU 層。一個pointwise convolution、BN 和 ReLU 在 TGRU 層之后，組成一個 TGRU 塊。我們?yōu)?TGRU 單元使用了 128 個隱藏維度。最后，使用 1D-TrCNN 塊將 TGRU 塊的輸出上采樣到原始頻譜圖大小。 1D-TrCNN 塊接受兩個輸入(1. 前一層輸出，2. 來自同一層次結構的編碼器的跳躍連接)，并按如下方式對它們進行上采樣。首先，使用pointwise convolution將兩個輸入連接起來并投影到更小的通道大?。?92 -> 64）。然后，使用一維轉置卷積對壓縮信息進行上采樣。與通常的 U-Net 實現(xiàn)相比，此過程節(jié)省了參數(shù)的數(shù)量和計算量，其中兩個輸入立即連接并使用轉置卷積操作進行上采樣。請注意，我們沒有對 1D-TrCNN 塊使用深度卷積，因為我們根據(jù)經驗觀察到它在解碼階段使用時會顯著降低性能。

編碼器和解碼器中使用的每個卷積操作后面都是 BN 和 ReLU。 我們將卷積配置表示如下，l-th: (k, s, c) ，其中 l, k, s, c 分別表示層索引、內核大小、步幅和輸出通道。 編碼器和解碼器的詳細配置如下，Encoder Config= f1-th: (5,2,64), 2-th: (3,1,128), 3-th: (5,2,128), 4-th: (3,1,128), 5-th: (5,2,128), 6-th: (3,2,128)}, Decoder Config = f1-th: (3,2,64), 2-th: (5,2, 64), 3-th: (3,1,64), 4-th: (5,2,64), 5-th: (3,1,64), 6-th: (5,2,10) G。 請注意，pointwise convolution操作共享相同的輸出通道配置，除了 k 和 s 均為 1。TRU-Net 概述以及用于 1D-CNN 塊、FGRU 塊、TGRU 塊和 1DTrCNN 塊的參數(shù)數(shù)量 如圖 1 所示。

帶混響和噪聲的信號$x$通常被建模為加性噪聲$y^{(n)}$和混響源$\tilde{y}$的和，其中$\tilde{y}$是房間脈沖響應(RIR) $h$與$y$的卷積結果，如下所示：

$$公式1：x=\tilde{y}+y^{(n)}=h \circledast y+y^{(n)}$$

更具體地說，我們可以把$h$分解成兩部分。第一，直接路徑部分$h^{(d)}$，其中不包括反射路徑，第二，反射路徑$h(r)$，如下所示:

$$公式2：x=h^{(d)} \circledast y+h^{(r)} \circledast y+y^{(n)}=y^{(d)}+y^{(r)}+y^{(n)}$$

式中，$y(d)$和$y(r)$分別表示直接路徑源和混響。在這個設置中，我們的目標是將x分成三個元素$y^{(d)}, y^{(r)}和y^{(n)}$。短時傅里葉變換(STFT)計算得到的每個對應的時間頻率表示記為$X_{t,f}, Y_{t,f}^{(d)}, Y_{t,f}^{(r)}, Y_{t,f}^{(n)}$，估計值用$\hat{·}$表示。

所提出的相位感知$\beta$-sigmoid掩碼（PHM）是一種復數(shù)掩碼，能夠系統(tǒng)地將估計的復數(shù)值的和，恰好等于混合值，$X_{t,f}=Y_{t,f}^{(k)}+Y_{t,f}^{(-k)}$。PHM 將 STFT 域中的混合$X_{t,f}$以一對余(one vs rest)的方法分成兩部分，即信號$Y_{t,f}^{(k)}$和其余信號的和$Y_{t,f}^{(-k)}=X_{t,f}-Y_{t,f}^{(k)}$，其中索引$k$可以是我們設置中的直接路徑源 (d)、混響 (r) 和噪聲 (n) 之一，$k \in {d,r,n}$。 復數(shù)掩碼$M_{t,f}^{(k)}\in C$估計感興趣源$k$的幅度和相位值。

計算 PHM 需要兩個步驟。首先，網絡用sigmoid函數(shù)$\sigma ^{(k)}(z_{t,f})$乘以系數(shù)$\beta_{t,f}$輸出兩個掩碼$|M_{t,f}^{(k)}|$和$|M_{t,f}^{(-k)}|$的幅度部分，$|M_{t,f}^{(k)}|=\beta_{t,f}·\sigma^{(k)}(z_{t,f})=\beta_{t,f}·(1+e^{-(z_{t,f}^{(k)}-z_{t,f}^{(-k)})})^{-1}$，其中$z_{t,f}^{(k)}$是神經網絡函數(shù)$\psi^{(k)}(\phi)$最后一層的輸出，$\phi$是最后一層之前的網絡層組成的函數(shù)。$M_{t,f}^{(k)}$用作估計源$k$的幅度掩碼，其值范圍從0到$\beta_{t,f}$。$\beta_{t,f}$的作用是設計一個接近最優(yōu)值且幅度范圍靈活的掩碼，以便與常用的 sigmoid 掩碼不同，值沒有介于 0 和 1 之間。另外，因為復數(shù)掩碼$|M_{t,f}^{(k)}|$和$|M_{t,f}^{(-k)}|$之和必須組成一個三角形，所以設計一個滿足三角不等式的掩碼是合理的，即$|M_{t,f}^{(k)}|+|M_{t,f}^{(-k)}|\geq 1$且$|M_{t,f}^{(k)}|-|M_{t,f}^{(-k)}|\leq 1$。為了解決第一個不等式，我們設計網絡從最后一層輸出$\beta_{t,f}$，具有如下的 softplus 激活函數(shù)，$\beta_{t,f}=1+softplus((\psi_{\beta}(\phi ))_{t,f})$，其中表示要輸出的附加網絡層$\beta_{t,f}$。第二個不等式可以通過將$\beta_{t,f}$的上界裁剪為$1/|\sigma ^{(k)}(z_{t,f})-\sigma ^{(-k)}(z_{t,f})|$來滿足。

一旦確定了幅度掩碼，我們就可以構造一個相位掩碼$e^{j\theta_{t,f}^{(k)}}$。 給定三角形三個邊的幅值，我們可以計算混合物和源$k$之間的絕對相位差$\theta_{t,f}^{(k)}$的余弦值，$cos(\triangle \theta _{t,f}^{(k)})=(1+|M_{t,f}^{(k)}|^2-|M_{t,f}^{(-k)}|^2)/(2|M_{t,f}^{(k)}|)$。 然后，為相位掩碼估計用于相位校正的旋轉方向$\xi_{t,f}\in \{1,-1\}$（順時針或逆時針）如下，$e^{j\theta_{t,f}^{(k)}}=cos(\triangle \theta _{t,f}^{(k)})+j\xi_{t,f}sin(\triangle \theta _{t,f}^{(k)})$。 使用兩類直通 Gumbel-softmax 估計器來估計$\xi_{t,f}$[11]。$M_{t,f}^{(k)}$定義如下，$M_{t,f}^{k}=|M_{t,f}^{(k)}|·e^{j\theta _{t,f}^{(k)}}$。 最后，$M_{t,f}^{(k)}$乘以$X_{t,f}$來估計源$k$如下，$\hat{Y}_{t,f}^{k}=M_{t,f}^{(k)}·X_{t,f}$。

因為我們希望同時提取直接源和混響源，所以分別使用兩對PHM。第一對掩碼，$M_{t,f}^{(d)}$和$M_{t,f}^{(-d)}$，分別將混合物分離為直接源和其余組分。第二對掩碼，$M_{t,f}^{(n)}$和$M_{t,f}^{(-n)}$，將混合物分離為噪聲和混響源。由于PHM保證了混合組分和分離組分在復雜STFT域中構造一個三角形，分離結果可以從一個四邊形的角度來看，如圖2所示。在這種情況下，由于三個邊和兩個邊角已經由兩對phm確定，所以四邊形的第四個邊$M_{t,f}^{(r)}$是唯一確定的。

近年來，多尺度譜圖(MSS)損耗函數(shù)已成功應用于一些音頻合成研究中[12,13]。我們不僅將這種多尺度方案納入了頻譜域，而且也納入了類似于[14]的波形域。

學習最大化余弦相似度可以被視為最大化信號失真比(SDR)[2]。估計信號$\hat{y}^{(k)}\in R^N$與ground truth信號$y^{(k)}\in R^N$之間的余弦相似損失C定義為：$C(y^{(k)},\hat{y}^{(k)})=-\frac{}{||y^{(k)}||·||\hat{y}^{(k)}||}$，其中$N$表示信號的時間維數(shù)，$k$表示信號類型($k\in \{d,r,n\}$)?？紤]切片信號$y_{\frac{N}{M}(i-1):\frac{N}{M}i}^{(k)}$，其中$i$表示段索引，$M$表示段數(shù)。切信號，正?；臏蕜t，每個切段被認為是一個單元計算$C$。因此，我們假設是很重要的選擇一個合適的區(qū)段長度單位$\frac{N}{M}$時計算$C$。在我們的例子中，我們使用多個設置段長度的$g_i=\frac{N}{M_j}$如下：

$$公式3：\mathcal{L}_{w a v}^{(k)}=\sum_{j} \frac{1}{M_{j}} \sum_{i=1}^{M_{j}} C\left(\boldsymbol{y}_{\left[g_{j}(i-1): g_{j} i\right]}^{(k)}, \hat{\boldsymbol{y}}_{\left[g_{j}(i-1): g_{j} i\right]}^{(k)}\right)$$

其中$M_j$為切片段數(shù)。在我們的例子中，$g_i$的集合選擇如下：$g_i\in \{4064, 2032, 1016, 508\}$。

接下來，譜域上的多尺度損耗定義如下

$$公式4：\mathcal{L}_{s p e c}^{(k)}=\sum_{i}\left\|\left|\operatorname{STFT}_{i}\left(\boldsymbol{y}^{(k)}\right)\right|^{0.3}-\left|\operatorname{STFT}_{i}\left(\hat{\boldsymbol{y}}^{(k)}\right)^{0.3}\right|\right\|^{2}$$

式中$i$為$STFT_i$的FFT大小。與原始MSS損失的唯一區(qū)別是，我們將log變換替換為冪律壓縮，因為在之前的語音增強研究中已經成功地使用了冪律壓縮[15,16]。我們使用STFT的FFT大小(1024,512,256)，重疊率為75%。最終損耗函數(shù)的定義是將所有分量相加，如下所示：$L_{final}=\sum_{k\in \{d,r,n\}}L_{wav}^{(k)}+L_{spec}^{(k)}$。

由于我們的目標是同時進行去噪和去混響，所以我們使用熱室聲學[20]來模擬一個隨機采樣吸收、房間大小、聲源位置和麥克風距離的人工混響。我們使用了2秒的語音和噪聲段，并將它們混合成均勻分布的信噪比(SNR)，范圍從-5 dB到25 dB。輸入特征被用作對數(shù)幅譜圖、PCEN譜圖和解調相位的實/虛部分的通道級聯(lián)。我們使用了AdamW優(yōu)化器[21]，當連續(xù)三個階段驗證分數(shù)沒有提高時，學習速度降低了一半。初始學習速率設置為0.0004。窗口大小和跳大小分別設置為512 (32ms)和128 (8ms)。

我們還將提出的模型量化為INT8格式，并將模型大小與之前的作品進行了比較。我們的量化模型實驗的目的是減少模型尺寸和計算成本的嵌入式環(huán)境。我們采用[5]中提出的量化數(shù)計算流程來量化神經網絡。此外，采用均勻量化并將零點限制為0的均勻對稱量化方案[22]實現(xiàn)了高效的硬件實現(xiàn)。在實驗中，神經網絡的所有層次都采用量化的權值、激活和輸入進行處理;只有偏差值以完全精度表示。其他處理步驟，如特征提取和掩碼，是在完全精確的計算。對于編碼器層和解碼器層，我們觀察訓練過程中中間張量的尺度統(tǒng)計。然后，在推理過程中，我們使用觀察到的最小值和最大值的平均值來固定激活的尺度。由于每個時間步長內部激活的動態(tài)范圍較大，只有GRU層在推理時間內被動態(tài)量化。

為了驗證PCEN、多尺度目標和FGRU塊的效果，我們分別使用CHiME2訓練集和發(fā)展集對模型進行訓練和驗證。在CHiME2實驗裝置上進行消融研究。TRU-Net-A表示所提出的方法。TRU-Net-B表示沒有多尺度目標訓練的模型。TRU-Net-C表示沒有經過PCEN特征訓練的模型。TRU-Net-D表示沒有FGRU塊訓練的模型。我們使用最初的SDR[23]來將我們的模型與其他模型進行比較。結果如表2所示。很明顯，所有提出的方法都有助于性能的提高。注意，F(xiàn)GRU塊對性能有很大的貢獻。我們還使用CHiME2測試集將提出的模型與其他模型進行了比較。該模型的性能不僅優(yōu)于最近的輕量級模型Tiny- LSTM (TLSTM)及其修剪版本(PTLSTM)[24]，而且優(yōu)于大型模型[16]。

通過在大規(guī)模DNS-challenge數(shù)據(jù)集[25]和內部采集數(shù)據(jù)集上對模型進行訓練，進一步驗證了模型的去噪性能。它在兩個非盲DNS開發(fā)集上進行了測試，1)合成剪輯無混響(合成無混響)和2)合成剪輯有混響(合成有混響)。我們將我們的模型與最近的模型[3,4,17,18,19]進行了比較，這些模型是在2020年Interspeech dns挑戰(zhàn)賽上提交的。采用6個評價指標:PESQ、cbac、COVL、CSIG、SI-SDR和STOI[26, 27, 28, 29]。請注意，盡管建議使用ITU-T P862.2寬頻帶版本的PESQ (PESQ2)，但少數(shù)研究使用ITU-T P862.1 (PESQ1)報告了他們的得分。因此，我們使用兩個PESQ版本將我們的模型與其他模型進行比較。結果如表1所示。我們可以看到，TRU-Net顯示了最好的性能在合成沒有混響設置，而有最小的參數(shù)數(shù)目。在合成混響集，使用比其他模型更少的數(shù)量級參數(shù)，TRU-Net顯示了競爭性能。

在包含3000個音頻文件的WHAMR數(shù)據(jù)集的最小子集上測試了同時去噪和去everberation的性能。WHAMR數(shù)據(jù)集由噪聲混響混合和直接源作為地面真實值組成。試驗采用表1中的TRU-Net模型(FP32和INT8)。我們在表3中展示了我們模型的去噪和去everberation性能，以及在相同的WHAMR數(shù)據(jù)集上測試的另外兩個模型。與其他基線模型相比，我們的模型取得了最好的效果，表明了TRU-Net在同時去噪和去everberation任務中的參數(shù)效率。

使用表1中提出的模型(TRU-Net (FP32))，我們參加了2021年ICASSP DNS挑戰(zhàn)Track 1[25]。為了獲得更好的感知質量，我們將估計的直接源和混響源混合在15 dB，并應用零延遲動態(tài)范圍壓縮(DRC)。在2.7 GHz Intel i5-5257U和2.6 GHz Intel i7-6700HQ處理器上，處理單幀(包括FFT、iFFT和DRC)的平均計算時間分別為1.97 ms和1.3 ms。TRU-Net的前瞻是0毫秒。聽力測試基于ITU-T P.808進行。結果如表4所示。該模型在各種語音集上進行了測試，包括唱歌的聲音、音調語言、非英語(包括音調)、英語和情感演講。結果表明，與基線模型NSnet2[30]相比，TRU-Net具有更好的性能。

由于混合信號相位復用的次優(yōu)性，近年來相位感知語音增強技術受到越來越多的關注。雖然這些工作大多試圖通過相位掩碼或附加網絡來估計干凈相位，但實際上可以利用余弦定理[31]來計算混合物和源之間的絕對相位差。受此啟發(fā)，[6]提出了一種用于語音分離的絕對相位差旋轉方向估計方法。

TRU-Net中使用的FGRU和TGRU與[32]中的工作類似。他們在頻率維度和時間維度上使用雙向長短期記憶(bi-LSTM)網絡，并結合基于2d - cnn的U-Net。不同之處是，我們使用bi-LSTM來提高[32]的性能，而我們使用FGRU和單向TGRU來更好地處理在線推理場景，并結合提出的基于一維cnn(頻率維度)的輕量級U-Net。

在這項工作中，我們提出了TRU-Net，這是一個專門為在線推理應用設計的高效的神經網絡架構。結合提出的PHM，我們成功地演示了單級去噪和實時去everberation。我們還表明，使用PCEN和多尺度目標進一步提高了性能。實驗結果表明，我們的模型與具有大量參數(shù)的最新模型具有相當?shù)男阅?。在未來的工作中，我們計劃在一個過參數(shù)化模型上使用現(xiàn)代剪枝技術來開發(fā)一個大稀疏模型，在相同的參數(shù)數(shù)量下，它可能比小稠密模型提供更好的性能。

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