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Netshell 中的 AEC：关于 FCRN 声学回声消除的目标和拓扑选择

摘要：

　　声学回声消除(AEC)算法在信号处理中具有长期稳定的作用，其方法可以改善诸如汽车免提系统、智能家居和扬声器设备或网络会议系统等应用的性能。就在最近，第一个基于深度神经网络(DNN)的方法被提出，采用DNN联合进行AEC和残余回声抑制(RES)/噪声降低，在回声抑制性能方面有显著改善。另一方面，在DNN方法方面，降噪算法已经得到了很多关注，其中全卷积循环网络(FCRN)结构是最先进的拓扑结构之一。然而，最近发表的联合AEC/RES DNNs令人印象深刻的回声消除性能，到目前为止，伴随着不可否认的语音质量损害。在这项工作中，我们将解决这个问题，并显著提高近端语音组成部分的质量。此外，据我们所知，我们首次提出了一种以回声估计器形式存在的纯DNN AEC，它基于竞争性FCRN结构，并提供了对实际应用有用的质量。
关键字：声学回声消除，回声抑制，卷积神经网络，ConvLSTM

1 引言

　　诸如汽车免提系统、智能家居和扬声器设备、网络会议系统等应用都面临着类似的潜在挑战:麦克风信号接收了来自系统自身扬声器的不想要的回声部分。在过去的几十年里，AEC算法在信号处理中发挥了稳定的作用，这些算法通常部署一个自适应滤波器来估计扬声器-外壳-麦克风(LEM)系统的脉冲响应(IR)，然后估计回声并且从麦克风信号中减去回声分量，得到一个广泛的无回声增强近端语音信号。

　　传统的AEC算法[1,2,3]在信号处理中有着长期的作用，随着算法的不断发展，由此产生了著名的算法，如NLMS算法[4]或卡尔曼滤波[5,6]，包括RES方法[7,8]。最近，神经网络——尤其是卷积神经网络——在一般的语音增强方面表现出了显著的性能，例如Strake等人在降噪方面的工作。然而，迄今为止，AEC只看到了很少的数据驱动方法。最初，其中只有用于RES的网络[10,11]。

　　就在最近，Zhang等人[12,13]提出了一种完全学习的AEC，显示了令人印象深刻的回声消除性能。这些工作中一个有趣的方面是AEC问题的解决方式。将其作为信号源分离方法，训练网络直接输出估计的增强信号。

　　然而，AEC DNNs的困难在于，它们一直伴随着不可否认的近端语音成分质量的损害。在这项工作中，我们将通过一系列实验来研究这个问题，以显示和揭示不同性能方面在回波抑制、降噪和近端语音质量方面的权衡。以完全卷积循环网络(FCRN)[9,14]及其已被证明的高保真自编码语音的能力为基础，我们将介绍几种克服了早期问题的DNN AEC体系结构，从而显著改进现有方法。我们将提供有用的见解网络设计选择，给读者在尚未广泛探索的DNN AEC领域的指导。

　　本文的其余部分结构如下:在第2节，系统概述，包括框架和一般网络拓扑结构。训练和不同的实验变体，包括新的网络拓扑选择，将在第3节中描述。第4节给出了所有方法的实验验证和讨论。第5节给出结论。

2 网络拓扑结构、仿真框架和数据

2.1 新型FCRN网络拓扑结构

　　与传统的自适应滤波器不同的是，该算法本身是由神经网络实现的。我们实验的基础是在[9]中提出的性能良好的全卷积循环网络(FCRN)编解码器结构。然而，我们在网络拓扑中引入了重要的AEC细节。我们提出的网络在图1的绿框中描述，作用于离散傅里叶变换(DFT)输入\(X_{\ell}(k)\)与帧索引\(\ell\)和频点\(k\)，并包含一些新特性:最初只包含一个编码器(即，在这里，最有可能与麦克风信号\(Y_{\ell}(k)\)执行早期融合和只跟随各自的信号路径)，我们研究了一个并行第二编码器(部分)，包括多达两倍的卷积层，其次是使用步长2在特征维度上进行最大池化。前两个卷积层使用N×1大小的F卷积核(在特征轴上卷积) ，而后两个使用相同大小的2F filter内核。Leaky ReLU激活[15]用于这些层。为便于阅读，在每一层的输入和输出中都可以看到特征维度，即特征图的feature axis×time axis×number。在推理过程中，网络随后处理单个输入帧，时间轴值设为1表示。

　　在编码器的瓶颈处，即特征轴达到 \(M/4\)的最大压缩时，放置一个卷积LSTM[16]，带有大小为 \(N×1\)的F滤波器内核，使网络能够建模时间上下文。解码器被精确地设置为与编码器的逆，然后是一个带有线性激活的最终卷积层，以产生维度\(M×1×C\)的最终输出。为了提取图1中给出的结构的输入特征和训练目标，在采样率为16kHz的情况下，使用了\(k = 512\)个样本的帧长，帧移设置为256个样本。利用平方根Hann窗和512点DFT，得到了复谱。分离为实部和虚部，并对高度\(M= 260\)的特征图进行零填充，这导致\(C=2\)个通道用于参考、麦克风和估计的回声或(干净的)语音信号。

2.2 仿真框架和数据

　　为了模拟图1所示的声学设置，我们采用了[13]中描述的程序，并进行了一些修改。因此，为了模拟典型的单和双说话场景，使用TIMIT数据集[17]建立远端语音\(x(n)\)和近端语音\(s(n)\)。背景噪声\(n(n)\)取自QUT数据集[18]进行训练和验证，babble、白噪声和操作室噪声取自NOISEX-92数据集[19]作为测试集。噪声n(n)与近端语音\(s(n)\)在麦克风上叠加，将扬声器非线性[13]施加于远端信号\(x(n)\)，并将其与512样本长度的脉冲响应(IRs)卷积，从而产生回波信号\(d(n)\)。IRs使用图像方法[20]创建，混响时间\(T_{60} \in\{0.2,0.3,0.4\} \mathrm{s}\)用于训练和验证，测试混合物使用0.2s，从而跟随[13]。由于篇幅的原因，这里省略了带有额外真实IRs的测试，因为[13]中令人印象深刻地显示，显然对于DNN AECs，真实和模拟IRs都获得了可比较的结果。对于各种各样的模拟，每个混合物的信噪比(SER)在\(\{-6,-3,0,3,6, \infty\}\)dB之间随机选择，每个混合物的信噪比(SNR)在\(\{8,10,12,14, \infty\}\)dB之间随机选择。注意，我们在SER和SNR值中包含了\(\infty\)dB，因为在实际应用中，网络也可以处理无回声或噪声的情况，这是绝对必要的。在我们的设置中，总共有3000个训练、500个评估和280个测试混合，而后者与[13]不同，是由来自CSTR VCTK数据库[21]的未见扬声器组成，具有未见的语音、脉冲响应和噪声序列。试验混合料的SER和信噪比分别设置为0db和10db。为了更深入地了解网络性能，我们额外评估测试文件，但只包含回声，或近端噪声或近端语音。

3 实验变量和训练

3.1 训练目标变量

　　我们调查的一个主要问题是相当重要的，涉及到训练目标的选择。这里，[13]与AEC的传统概念不同，在AEC中产生一个估计的回波\(\hat{d}(n)\)，然后从麦克风信号中减去这个回波，(理想情况下)得到一个无回波增强信号\(e(n)\)。然而，在[12,13]中，回波问题是通过训练直接输出估计的增强信号\(E_{\ell}(k)\)的源分离方法来解决的，从而使回归训练目标\(\bar{E}_{\ell}(k)\)在DFT域中有两种有意义的可能性:复值目标可以选择\(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)+N_{\ell}(k)\)(即，只由网络执行回声抵消)，或只\(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)\)(即，执行回波和噪声消除)。这就导致了上述目标中哪一个是最合适的，以及是否存在需要处理的折衷问题。

　　由图1中的网络输出开关表示，我们研究了在频域(开关位置outE)中具有MSE损失\(J_{\ell}=\frac{1}{K} \sum_{k \in K}\left|E_{\ell}(k)-E_{\ell}(k)\right|^{2}\)的两种不同变体的训练目标，\(\hat{E}_{\ell}(k)\)为各自的网络输出。作为第三种变体，MSE 损失\(J_{\ell}=\frac{1}{K} \sum_{k \in K}\left|\hat{D}_{\ell}(k)-\bar{D}_{\ell}(k)\right|^{2}\)是使用回声分量训练目标\(\bar{D}_{\ell}(k)=D_{\ell}(k)\)直接从麦克风信号(开关位置outD)中减去后续的。

3.2 跳过连接变量

　　在整个工作过程中，我们将实验从编码器到解码器的跳转连接的不同位置。原始模型在红色标记的点skipB1和点skipB2[9]之间有一个跳跃连接。以下，此设置将表示为SkipB。由于特征图的尺寸不同，第二种可能性是通过对称的方式放置跳跃连接，即，一个在skipA1点之间，另一个在skipA2点之间。这个设置将被标记为SkipA。最后一种变量是根本不使用跳过连接，它将被表示为NoSkips(-)。

3.3 编码器融合变量

　　传统的AEC算法以参考信号作为输入，用自适应滤波器复制IR信号。麦克风信号\(y(n)\)(更确切地说是基于其上的错误信号)作为自适应滤波器的控制输入。相比之下，对于[13]的网络，对于我们使用组合编码器(早期融合)的网络，参考和麦克风信号的特征映射直接连接在网络输入处，记为EarlyF。

　　然而，使用编码器-解码器结构的最初想法是允许网络对其输入信号进行预处理，并在整个编码器中找到合适的表示，然后由其瓶颈层很好地处理。在这一点上，重要的是要注意沿频率轴带有\(N×1\)核的卷积层不能建模延迟，我们认为这对处理参考和麦克风信号之间的时间移位至关重要。由于我们在瓶颈层的主要处理单元是一个卷积LSTM，它确实可以建模延迟，我们实验了在编码器的不同位置进行参考和麦克风信号的融合。这将允许网络在一定程度上分别处理麦克风和参考信号，然后将各自的特征图连接在一起，并在剩余的网络中一起处理。

　　编码器融合的两种变体将被考虑:第一个是中间融合，在下面表示为MidF，其中只涉及各自的虚线信号路径。第二种变体复制整个编码器，并在卷积LSTM的输入处执行特征映射连接。这里，只使用最后一个各自的虚线信号路径。该方法在实验中被称为LateF。

　　如果结合跳跃连接进行中后期融合，则跳跃连接将从麦克风信号路径分支出来，如图1所示。我们还考虑将它们的起始点放在参考信号路径中，但正如可以预期的那样，这不会导致任何有意义的结果。当进行早期融合时，跳过连接从共同编码器的各自位置分支出来。

3.4 训练参数

　　使用Adam优化器[22]的标准参数对网络进行训练。批量大小和序列长度分别设置为16和50。当初始学习率为0.00005时，如果损失在3个epoch内没有改善，学习率乘以0.6。当学习率低于0.000005或损失在10个epoch内没有改善时，训练就停止。参数的数量随编码器融合位置而变化，EarlyF和MidF的参数分别为5.2M和5.6M, LateF的参数为7.1M。

4 结论与讨论

　　表1-3显示了我们提出的所有变量组合的实验结果，使用三种方法对不同类别的性能进行评级:采用最近更新的宽带PESQ MOS LQO[23,24]用于评估语音质量；采用[dB]中的dSNR 用于评估降噪；\(E R L E(n)=10 \cdot \log \left(d^{2}(n) /(d(n)-\hat{d}(n))^{2}\right)\)用于评估回声抑制。最终的ERLE如[25]中那样计算，对每个样本分量\(d(n)\)和\(\hat{d}(n)\)进行使用带有因子0.9996的一阶IIR平滑法，并在整个文件中取平均值。

　　每个表被分为两个主要部分:当输入文件只包含echo (\(d(n)\)，用ERLE评定)，或近端噪声(\(n(n)\)，用dSNR评定)或近端语音(\(s(n)\)，用PESQ评定)时，最右边的三列提供网络性能。这些结果使我们能够深入了解每个网络模型:如果没有其他信号存在，它如何处理回声或近端噪声?最重要的是:模型能“简单地”通过清晰的近端语音吗?

　　四个中心列提供了正常的前面描述的测试集的结果，即，全混合输入信号。这里,PESQ MOS的全面评估输出信号,和所谓的黑盒方法根据ITU-T建议P .1110 [26, sec. 8]和[27 28 29]用于获得增强信号的处理分量\(e(n)=\tilde{d}(n)+\tilde{n}(n)+\tilde{s}(n)\),从而使计算ERLE dSNR,属于\(\tilde{d}(n), \tilde{n}(n)\), 和 \(\tilde{s}(n)\)。这些措施用索引BB(黑匣子)进行了标记。

　　为了更好地评价结果，我们还提供了一种传统的AEC算法的性能，即众所周知的变对角状态空间频域自适应卡尔曼滤波器，包括其残余回波抑制后滤波器[5,30,31,32]，作为参考点。

表1 实验结果:所有具有清晰语音训练目标OutE: \(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)\)[13]的模型的ERLE和deltaSNR为[dB]，以及PESQ MOS LQO。为了更深入地了解，右边的三列显示了麦克风前只有一个组件时各自的性能。每项测量的最佳结果用粗体标出，次最佳结果用下划线标出。

表2 所有模型的实验结果如表1所示，但带有噪声的语音训练目标outE：\(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)+N_{\ell}(k)\)。每项测量的最佳结果用粗体标出，次最佳结果用下划线标出。最佳模型EarlyF/A的额外结果，从[9]分离随后的噪声降低，在本工作的数据(EarlyF/A+)上重新训练。

表3 所有模型的实验结果如表2所示，但有回波训练目标OutD: \(\bar{D}_{\ell}(k)=D_{\ell}(k)\)，随后从麦克风信号中减去。每项测量的最佳结果用粗体标出，次最佳结果用下划线标出。最佳模型LateF/A的附加结果，从[9]中分离随后的噪声降低，在本工作的数据(LateF/A+)上进行再训练。

　　表1显示了所有具有清晰语音训练目标的模型的结果: \(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)\)。无跳跃连接的模型在麦克风上只有相应的部件时，其回声和噪声抑制性能最高可达21.33 db ERLE和33.62 db dSNR。对于该目标选择，编码器融合位置没有明显的偏好，但早期融合模型earlyf /- 显示了最佳的整体权衡结果;注意Zhang等[12,13]也使用清晰的语音目标进行早期融合。然而，干净语音目标较强的抑制性能是有代价的:当PESQ值不超过3.65 mos时，没有一个模型能够通过干净语音。这一点也可以在完整的混合结果中看到，特别是与卡尔曼滤波器参考的完美近端语音成分评分pesqbb相比。

　　表2中噪声语音目标选择outE：\(\bar{E}_{\ell}(k)=S_{\ell}(k)+N_{\ell}(k)\)，当麦克风前只有各自的分量时，PESQ分数略有提高，而回声抑制性能略有下降。可以看出，跳过连接对于通过清晰的语音非常有帮助，考虑到近端语音质量，这些目标的最佳总体权衡设计是早期融合模型earlyf /A。然而，完全混合的PESQ分数仍然可以与表1中的分数相媲美。结果的多样性再次表明，为了在抑制性能和近端语音质量之间找到一个好的折衷，设计选择是多么重要。

　　最后，我们新提出的回声训练目标OutD: \(\bar{D}_{\ell}(k)=D_{\ell}(k)\)的结果以及随后从麦克风信号中减去的结果如表3所示。后来的融合位置证明非常有益，并导致这些目标的最佳模型ellatef / a。与前面的表相比，该模型不仅实现了高的回波抑制，同时保持了最佳的近端语音质量。虽然这个特定的模型也优于表2中的最佳权衡模型，但所有模型的混合PESQ分数(最左边一列)显然高于所有其他目标选择。

　　对于表2和表3中的两个最佳权衡模型，我们考虑在AEC之后对输出信号\(e(n)\)执行后续的单独降噪[9]作为后处理器，对该工作的数据(symbol +)进行训练。结果显示在表格的底部。正如预期的那样，它们显示了改进的噪声和残余回波抑制，但有趣的是，再次显示了近端语音的退化——而只有我们提出的latef /ADNN回波目标AEC能够保持近端语音质量。

5 结论

　　我们提出了一个更深入的研究声回波消除与全卷积神经网络。以及一种新的以回声估计器的形式提出的网络结构，该结构比现有方法提供了显著改善的近端语音质量(模型:LateF/A DNN，回波目标，表3)，我们揭示了不同性能方面在回波抑制、降噪和近端语音质量方面的权衡，从而为尚未广泛探索的DNN AEC领域的关键设计选择提供指导。

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