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一种卷积增强外部注意力的多说话人时域语音分离方法 

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申请/专利权人:重庆理工大学

摘要:本发明涉及语音处理技术领域,尤其涉及一种卷积增强外部注意力的多说话人时域语音分离方法。方法包括:S1.通过编码器将多说话人混合语音,进行卷积运算,转换为其潜在特征表示;通过基于卷积增强外部注意力模块的分离器学习得到语音掩码;语音掩码与编码器输出的潜在特征表示相乘,再通过解码器的反卷积运算重建波形得到分离后的语音。本发明能够满足语音分离较小模型、高时效性的需求,并且以其序列建模的优势来达到更好的分离效果;增强了外部注意力机制学习到更多的特征和相关性,且保持了其分离速度快的优势;在双路结构中的应用可以较好地平衡时效性、模型大小和分离效果。

主权项:1.一种卷积增强外部注意力的多说话人时域语音分离方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.通过编码器将多说话人混合语音,进行卷积运算,转换为其潜在特征表示;记多说话人混合语音为xt,其中,为实数域;T为语音长度;记潜在特征表示为h,其中,CE为编码器通道数;L为潜在特征表示的长度;S2.通过基于卷积增强外部注意力模块的分离器学习得到语音掩码;S3.语音掩码与编码器输出的潜在特征表示相乘,再通过解码器的反卷积运算重建波形得到分离后的语音;S2主要包括以下步骤:全局归一化和卷积操作:将潜在特征表示h,映射并得到一个中间表示其中,C为通道数;分割堆叠:将中间表示h'分割成S个有重叠的长度为K的较小块,组成一个三维向量其中,K为重叠块的长度,S为重叠块的个数;ExConformer变换:对三维向量T的块内维度K维和S维迭代地应用B个ExConformer模块组成的变换,块内处理的输出Tb将作为块间处理的输入;即第b-1个ECBlock的输出将作为第b个块的输入,b=1,…,B,表示如下:Tb=ECBlockintraUb-1Ub=ECBlockinterTb维度变换:对第B个ECBlock块的输出UB应用二维卷积来为每个源学习掩码,得到三维向量Y=Conv2DUB聚合多通道信息处理:经过重叠相加的操作将三维向量Y转换为每个源的中间潜在表示对y应用一维卷积和PReLU来聚合多个通道上的信息,对于第i个源,其语音掩码的估计掩码如下: 所述ExConformer模块由位置卷积模块、外部注意力模块、卷积模块、前馈神经网络模块组成,每个模块之间添加残差连接;若将第i个ExConformer模块的输入定义为xi,则其输出yi,表示如下: x″i=x′i+Convx′iyi=Layernormx″i+FFNx″i。

全文数据:

权利要求:

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