一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪方法

一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪方法摘要：語音信號是人類交流最常用的媒介之一，但由于各種干擾因素的存在，其質(zhì)量往往無法得到保障。信噪比低的語音信號對人耳的損傷比較大，不但影響人的聽力效果，也會(huì)降低語音識(shí)別和語音合成的準(zhǔn)確率，因此語音去噪成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪方法，將音頻處理作為圖像處理問題，利用其自適應(yīng)性和深度學(xué)習(xí)能力，成功解決了語音信號去噪的圖像學(xué)問題。關(guān)鍵詞：生成對抗網(wǎng)絡(luò)，語音去噪，深度學(xué)習(xí)，自適應(yīng)性1.引言語音信號在現(xiàn)代社會(huì)中有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括人機(jī)交互、語音識(shí)別、語音合成、語音壓縮等方面。但在實(shí)際應(yīng)用中，語音信號常常受到噪聲干擾，這會(huì)影響語音信號的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。因此，如何有效地去除語音信號中的噪聲成為一個(gè)研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)的語音去噪技術(shù)通常使用一些基于降噪濾波器或小波變換的有損或非線性方法，這些方法雖然效果好，但存在某些局限。因此近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)成為一種新的思路，特別是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，因其自適應(yīng)性和對數(shù)據(jù)分布的學(xué)習(xí)能力得到廣泛應(yīng)用。2.相關(guān)工作2.1傳統(tǒng)語音去噪方法傳統(tǒng)語音去噪技術(shù)通常使用一些基于濾波器或小波變換的有損或非線性方法。例如，基于短時(shí)傅里葉變換、小波變換和譜減法等經(jīng)典方法，它們都是基于頻域的技術(shù)。這些技術(shù)將語音信號轉(zhuǎn)化為頻域，然后通過頻域分析進(jìn)行降噪處理，最后再轉(zhuǎn)換到時(shí)域。這些方法在一定程度上降低了噪聲的影響，但存在眾多的限制，比如需要確定合適的濾波參數(shù)，誤差較大，對信噪比較低的信號不太有效等。2.2基于深度學(xué)習(xí)的語音去噪方法近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的語音去噪方法得到了廣泛的應(yīng)用。這些方法將音頻處理視為圖像處理問題，將語音信號改造成一種二維圖像，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行處理，取得了不錯(cuò)的效果。3.本文提出的方法本文提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪方法，先將語音信號轉(zhuǎn)化成一種類似于圖片的格式，再利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降噪處理，最后將處理過的圖像恢復(fù)成語音聲波信號。該方法主要包括兩個(gè)步驟：一個(gè)是生成器，另一個(gè)是判別器。3.1生成器生成器是一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN），它接收一個(gè)包含噪聲的音頻實(shí)例和一個(gè)隨機(jī)向量，利用這些輸入生成一份降噪聲音實(shí)例。生成器的目標(biāo)是生成一個(gè)合適的降噪結(jié)果，使得它的輸出能夠通過判別器的驗(yàn)證認(rèn)為是互相獨(dú)立的假數(shù)據(jù)。生成器的輸入為噪聲音頻+噪聲分布，輸出為去噪音頻。3.2判別器判別器是另外一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN），它接收一個(gè)包含噪聲的音頻實(shí)例或生成器生成的降噪輸出，并判斷輸入是否是真的有用信息還是僅由噪聲構(gòu)成。判別器的目標(biāo)是盡量準(zhǔn)確地對輸入進(jìn)行判分，與生成器相對，即判斷輸入是真實(shí)的還是假的。輸入為噪聲音頻+噪聲分布或去噪音頻，輸出為音頻是真實(shí)音頻的概率。3.3模型訓(xùn)練本文所提供的去噪GAN模型是由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成的對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（GANs）。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用SGD（隨機(jī)梯度下降法）進(jìn)行訓(xùn)練，其背后的核心思想是訓(xùn)練生成器使其去掉噪音并盡可能逼真地模擬真實(shí)聲音，同時(shí)通過訓(xùn)練判別器使其找出真實(shí)和噪聲之間的區(qū)別，不斷調(diào)整生成器的參數(shù)，確保其產(chǎn)生的音頻“通過”判別器的檢測。生成器和判別器的訓(xùn)練過程依次進(jìn)行，每一個(gè)周期都包括多個(gè)步驟。首先，判別器通過采樣真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。對于真實(shí)數(shù)據(jù)，以原噪聲和去噪音頻為例，判別器能夠準(zhǔn)確地分辨真實(shí)數(shù)據(jù)和生成的假數(shù)據(jù)。對于生成數(shù)據(jù)，即生成器的輸出，判別器將去噪音頻識(shí)別出來并識(shí)別作為假數(shù)據(jù)。生成器的訓(xùn)練依賴于此，它被設(shè)計(jì)為讓噪聲音頻接近于去噪音頻。具體而言，對于產(chǎn)生真實(shí)數(shù)據(jù)的隨機(jī)噪聲分布，生成器通過逐漸調(diào)整產(chǎn)生的降噪結(jié)果來最小化它與真實(shí)去噪音頻之間的誤差。通過重新采樣真實(shí)和輸出去噪音頻，為判別器提供更為豐富和多樣化的數(shù)據(jù)，以此來訓(xùn)練出一個(gè)更為強(qiáng)大的降噪GAN模型。4.實(shí)驗(yàn)和結(jié)果在實(shí)驗(yàn)中我們使用了一些聲音效果數(shù)據(jù)，以及加了一些常見的噪聲添加到這些數(shù)據(jù)之上形成訓(xùn)練集。我們的訓(xùn)練集包括經(jīng)過不同音效處理的樣本，例如混響、回聲、失真或模擬的聲音效果等。然后我們將這些樣本隨機(jī)變化和旋轉(zhuǎn)，再在其中加上噪聲，形成了含有噪聲的音頻文件作為輸入數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪方法在語音信號的去噪方面取得了顯著的改進(jìn)，它具有很高的降噪能力，可以有效地去除多種噪聲，此外，該方法還能在一些極端噪聲情形下保持高水平的性能。5.結(jié)論本文提出了一種新穎的基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音去噪算法，利用其深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性的能力有效地去除了語音信號中的噪聲。該算法能