作者：李亞洲

近日，來自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 與蒙特利爾大學的 Yoshua Bengio 等人在 arXiv 上提交了一篇論文，提出跳過使用泛化維納濾波器進行后處理的步驟，轉(zhuǎn)而使用循環(huán)推斷算法和稀疏變換步驟進行歌唱語音分離，效果優(yōu)于之前基于深度學習的方法。這篇論文已經(jīng)提交至 ICASSP 2018。論文：Monaural Singing Voice Separation with Skip-Filtering Connections and Recurrent Inference of Time-Frequency Mask

摘要：基于深度學習的歌唱語音分離依賴于時頻掩碼（time-frequency masking）。在很多情況中，掩碼過程（masking process）不是一個可學習的函數(shù)，也無法封裝進深度學習優(yōu)化中。這造成的結(jié)果就是，大部分現(xiàn)有方法依賴于使用泛化維納濾波器（generalized Wiener filtering）進行后處理。我們的研究提出一種方法，在訓練過程中學習和優(yōu)化源依賴掩碼（source-dependent mask），無需上述后處理步驟。我們引入了一種循環(huán)推斷算法、一種稀疏變換步驟用于改善掩碼生成流程，以及一個學得的去噪濾波器。實驗結(jié)果證明，與之前單聲道歌唱語音分離的頂尖方法相比，該方法使信號失真比（signal to distortion ratio）提高了 0.49 dB，信號干擾比（signal interference ratio）提高了 0.30 dB。

圖 1：方法圖示。

表 1：幾種方法的中值信號失真比（SDR）和信號干擾比（SIR）（單位為 dB）。下劃線為我們提出的方法。值越高效果越好。

結(jié)論

本論文中，Bengio 等人展示了一種用于歌唱語音分離的方法，無需使用泛化維納濾波器進行后處理。研究人員向跳過濾波的連接 [12] 引入了稀疏變換，效果優(yōu)于使用泛化維納濾波器的方法。此外，實驗證明引入的循環(huán)推斷算法（recurrent inference algorithm）在單聲道語音分離中取得了頂尖的結(jié)果。實驗結(jié)果證明這些擴展優(yōu)于之前用于歌唱語音分離的深度學習方法。

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