《Multi-Stream Gated and Pyramidal Temporal Convolutional Neural Networksfor Audio-Visual Speech Se》

《Multi-Stream Gated and Pyramidal Temporal Convolutional Neural Networks for Audio-Visual Speech Separation in Multi-Talker Environments》

本文的作者是Yiyu Luo, Jing Wang, Liang Xu , Lidong Yang，School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, China ，School of Information Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology, China 。

研究动机

语音分离是从带噪语音中提取到目标说话人的语音。本文提出了一个时域上的音频和时频结合的语音分离模型，而且是在多个说话人的场景下实现的。并且引入了一个多流机制和金字塔的卷积。金字塔式的卷积就是让卷积核的到校不固定，这样可以看到不同的视野，类似于金字塔的形状。

INTRODUCTION

         介绍了一下什么是语音分离，多个说话人语音分离存在标签模糊和输出维度不匹配的问题，就会产生网络不知道有多少个说话人的问题。很多人都在解决这些问题。所以本文提出了一个音频和图片结合的方法，图片上的嘴的形状可以给语音分离提供一定的线索。这篇论文建立了一个音视频的网络Conv-Tasnet，主要是由TCN组成的。

模型结构

       模型结构主要是由三大部分组成的，一部分是音频的encoder，一部分是音频的decoder，还有一部分是音视频分离网络，图上用虚线画出来的那一部分。三者的主要作用是从带噪音频中提取相关的语音特征，从音视频的特征表示中学习一个MASK，后者重建增强的波形。

      为什么要选择唇形的图片而不用脸部图片呢？因为唇部的移动和声学信息有关系，因为声音是从嘴里面发出来的嘛，所以用于分离任务比较好。

 TCN的结构

A部分就是普通的结构，B部分是一个多流机制，C部分就是金字塔类型的，可以看到不同的视野。

实验数据和操作 

        用的数据集是GRID和MUSAN（噪声集），前者包含了33个说话人，其中，训练集，验证集集，测试集的划分为25、4、4。还有一部分合成数据。

图片预处理为88*88大小的灰度图片。音频是3秒采样到8000HZ，归一化。Adam优化器，1e-3学习率，采用了四种对比模型。实验结果如下：

 表上AO的意识是只有音频没有视频数据，AV的意思是有音频和视频数据。看结果，第一行和第二行表明有视频数据的结果要比较好一些，第四行采用的金字塔型的网络比较好，说明采用不用视野的卷积效果会比较好。

标签：Convolutional,Multi,Stream,卷积,音频,分离,音视频,语音,图片
来源： https://blog.csdn.net/qq_46079584/article/details/122707562