基于联合图学习的多通道语音增强方法

考虑到通道间存在的空间关系影响着其降噪问题，图信号处理可以捕获该潜在关系，若直接采用其空间物理分布图，无法实时反映其时变特性，因此本文提出了一种基于联合图学习的多通道语音增强方法。首先，提出一种联合时间-空间图学习方法，以最小化多通道含噪语音信号在空间图上的平滑度、参考通道信号在语音帧内图上的平滑度、空间图的稀疏度和帧内图的稀疏度之和为目标，优化阵列空间图和语音帧内图。基于学习的空间图和帧内图，构建多通道语音信号的时间-空间联合图。在此基础上，将多通道语音图信号进行联合图傅里叶变换，进而采用固定波束形成（Fixed beam forming，FBF）方法进行增强。实验结果表明，与传统的FBF方法相比，所提出的基于联合图学习的FBF（Joint graph learning based FBF， JGL-FBF）方法显著提升了增强语音的信噪比（Signal-to-noise ratio， SNR）和主观语音质量评估（Perceptual evaluation of speech quality， PESQ）。另外，实验结果也表明，JGL-FBF方法的语音增强性能会受到时延补偿准确性的影响。