LibriMix2020 - 论文笔记

最新推荐文章于 2024-06-22 17:39:48 发布
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分类专栏： 语音Speech 文章标签： 语音识别 机器学习 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FonFon27/article/details/113834692
LibriMix是由INRIA的研究人员Joris Cosentino等人提出的，基于LibriSpeech+WHAM!数据集的开放源数据集，用于研究2/3个说话人的大/小重叠声音分离。它提供了带噪和不带噪的场景，旨在促进通用语音分离技术的发展。此外，还有SparseLibriMix作为其变种，专注于更稀疏的重叠情况。相关资源可在GitHub仓库中获取。

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【论文】

LibriMix: An Open-Source Dataset for Generalizable Speech Separation

arXiv2020

Joris Cosentino, Manuel Pariente et al @ INRIA

 

【资料】

https://github.com/JorisCos/LibriMix GitHub仓库(LibriMix) 

https://github.com/popcornell/SparseLibriMix GitHub仓库(SparseLibriMix)

 

 

【总结】

基于LibriSpeech+WHAM!数据集，针对wsj0-{2,3}mix问题提出，提出用于2/3说话人大overlap/小overlap的带噪/不带噪说话人分离的数据集LibriMix/SparseLibriMix

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神经网络语音分离必读论文、代码、教程、公开数据集整理分享
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语音分离的目标是把目标语音从背景干扰中分离出来。在信号处理中，语音分离属于很基本的任务类型，应用范围很广泛，包括听力假体、移动通信、鲁棒的自动语音以及说话人识别。人类听觉系统能轻易地将一个人的声音和另一个人的分离开来。即使在鸡尾酒会那样的声音环境中，我们似乎也能毫不费力地在其他人的说话声和环境噪声的包围中听到一个人的说话内容。因此语音分离问题通常也被叫做「鸡尾酒会问题」（cocktail party problem），该术语由 Cherry 在他 1953 年那篇著名论文中提出。 ...
Asteroid
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0. 摘要 本文介绍了面向研究人员的，基于PyTorch的音频源分离工具包Asteroid。受最成功的神经源分离系统的启发，它提供了构建这样一个系统所需的所有神经构建块。为了提高可复现性(reproducibility)，还提供了通用音频源分离数据集上的Kaldi风格的recipe。本文介绍了Asteroid的软件体系结构及其最重要的特点。通过展示使用Asteroid配方获得的实验结果，我们表明我们的实现至少与参考文献中报告的大多数结果相当。该工具包可在github.com/mpariente/aster
LibriMix:一个开源数据集，用于源代码分离
04-22
关于数据集 LibriMix是用于在嘈杂环境中进行源分离的开源数据集。 它来自LibriSpeech信号（干净的子集）和WHAM噪声。 它提供了WHAM数据集的免费替代品并对其进行了补充。 它还将启用跨数据集实验。 生成LibriMix 要生成LibriMix，请克隆存储库并运行主脚本： git clone https://github.com/JorisCos/LibriMix cd LibriMix ./generate_librimix.sh storage_dir 确保在您的计算机上安装了SoX。 对于Windows： conda install -c groakat sox 对于Linux： conda install -c conda-forge sox 您可以在脚本中手动更改storage_dir和n_src或使用命令行。 默认情况下，对于最小和最大模式，将为2
语音增强数据集总结【持续更新】
qq_45048777的博客
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语音增强数据集
SparseLibriMix
05-11
稀疏库 关于数据集 此包含的稀疏版本，SparseLibriMix（SLMix），这是一个用于在嘈杂环境中进行源分离并具有可变重叠比的开源数据集。 两者均源自LibriSpeech（干净子集）和WHAM噪声。 由于噪声材料不足，这是仅测试设置的版本。 创建它是为了在更现实的情况下评估监督源分离算法，在这种情况下，说话者不会像大多数当前使用的数据集中那样发生100％的时间重叠。 生成SLMix 要生成SLMix，请克隆存储库，安装需求并运行主脚本： 注意：请先使用路径修改脚本，然后下载LibriSpeech测试清洁和WHAM噪声。 git clone https://github.com/popcornell/SparseLibriMix cd SparseLibriMix pip install -r requirements.txt ./create_sparse.sh 默认情
语音分离任务常用数据集介绍
2301_78524903的博客
04-14 895
这些数据集为研究人员提供了丰富的语音数据资源，以便他们开发和评估不同的语音分离算法和技术。请注意，具体使用哪个数据集取决于研究目标、算法设计和实验需求。同时，使用这些数据集时应遵守相关的版权和使用协议。除了上述提到的数据集外，还有其他一些数据集也常用于语音分离任务的研究，如TIMIT、CHiME等。研究人员可以根据自己的需求选择合适的数据集进行实验和研究。
train-clean-100 数据集
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22. Asteroid: the PyTorch-based audio source separation toolkit for researchers
qq_41887799的博客
05-02 1225
本文介绍了用于研究人员的基于pytorch的音频源分离工具包Asteroid。受到最成功的神经源分离系统的启发，它提供了建立这样一个系统所需的所有神经构建模块。为了提高再现性，还提供了常见音频源分离数据集的 Asteroid’s recipes。本文介绍了Asteroid的软件体系结构及其主要功能。通过展示实验结果获得的Asteroid’s recipes，可以看见我们的实验结果取得了比较好的效果。 代码提供在github.com/mpariente/asteroid. 目录 1.介绍...
Wavesplit: End-to-End Speech Separation by Speaker Clustering
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根据arXiv的记录，此篇论文的提交记录为[Submitted on 12 Dec 2023 (v1), last revised 18 Apr 2024 (this version, v2)]如下图所示，WHAM的输入是由可能具有未知运动的相机捕获的原始视频数据，接下来的目标是预测对应的SMPL模型参数序列，以及在世界坐标系中表达的根方向和平移，具体做法是。
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conformer-eend
最新发布
03-15
<think>好的，我现在需要帮助用户了解或使用conformer-eend模型或工具在语音处理中的实现或应用。首先，我得弄清楚conformer-eend是什么。用户提到的Conformer模型，我之前在文献中看到过，是结合了Transformer和CNN的模型，用于语音识别。而EEND（End-to-End Neural Diarization）是处理说话人日志的，即确定谁在什么时候说话。所以conformer-eend应该是将Conformer应用于EEND任务中的模型。 接下来，我需要确认是否存在这样的模型或工具。根据用户提供的引用，Conformer主要应用在语音识别（如LibriSpeech基准）和语音增强（如CMGAN）。但用户提到的conformer-eend可能是一个特定的实现，结合了Conformer和EEND。我需要检查引用中是否有相关内容。引用[3]、[5]提到Conformer在语音识别中的应用，但未提及说话人日志。引用[4]提到了CMGAN，是语音增强，但也不涉及EEND。因此，可能用户提到的conformer-eend并不是现有文献中的标准模型，而可能是社区中的某个实现，或者用户将Conformer与EEND结合的想法。 接下来，我应该引导用户如何实现这样的模型。首先，需要了解EEND的基本结构。EEND通常使用Transformer编码器处理输入特征，输出每个时间步的说话人存在概率。如果用Conformer替换Transformer，可以结合CNN和自注意力，捕捉局部和全局特征。这可能在处理长语音序列时更有效。 然后，实现步骤可能包括：1. 数据准备，如语音分割和特征提取（梅尔频谱图）；2. 构建Conformer-EEND模型，将Conformer作为编码器，接分类层；3. 训练模型，使用端到端的损失函数；4. 评估和推理。需要参考现有的EEND实现，比如使用ESPnet或SpeechBrain库，并修改其中的编码器部分为Conformer。 此外，用户可能需要代码示例。虽然具体的conformer-eend实现可能不存在，但可以结合PyTorch和现有Conformer实现来构建。例如，使用Hugging Face的Transformers库中的Conformer模型，或者从ESPnet中获取Conformer模块，集成到EEND框架中。 可能的问题包括：如何调整Conformer的配置以适应说话人日志任务，如何处理重叠语音，以及数据集的准备。需要建议用户参考EEND的相关论文和代码库，同时结合Conformer的优点进行模型设计。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如如何优化模型、处理数据、评估性能等。确保回答结构清晰，步骤详细，并提供资源链接，方便用户进一步学习。</think>### Conformer-EEND模型在语音处理中的实现与应用 Conformer-EEND是将**Conformer模型**与**端到端说话人日志（EEND）**结合的方案，旨在利用Conformer的局部-全局特征建模能力提升说话人日志的准确性。以下是实现与使用的关键步骤： --- ### 1. **模型原理** - **Conformer结构**：由多头自注意力（全局交互）、卷积模块（局部特征提取）和前馈网络组成，公式为： $$ \text{输出} = \text{FFN}(\text{Conv}(\text{Attention}(X))) $$ 这一结构在语音识别任务中显著优于纯Transformer或CNN模型[^3][^5]。 - **EEND任务**：输入音频的梅尔频谱图，输出每个时间帧的说话人存在概率，支持重叠语音检测。 --- ### 2. **实现步骤** #### 2.1 数据准备 - **数据集**：使用模拟或真实多人对话数据（如LibriMix），格式为`(音频, 说话人标签)`。 - **特征提取**：提取80维梅尔频谱图，并进行归一化。 #### 2.2 构建Conformer-EEND模型（PyTorch示例） ```python import torch from conformer import Conformer class ConformerEEND(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim=80, num_speakers=2): super().__init__() self.conformer = Conformer( input_dim=input_dim, encoder_dim=256, num_attention_heads=4, num_encoder_layers=6 ) self.classifier = torch.nn.Linear(256, num_speakers) def forward(self, x): x = self.conformer(x) # 输出形状: (B, T, 256) return torch.sigmoid(self.classifier(x)) # 输出每个说话人的存在概率 ``` #### 2.3 训练与优化 - **损失函数**：使用**置换不变训练（PIT）损失**，解决标签排列问题： $$ \mathcal{L} = \min_{\pi} \sum_{t} \text{BCE}(y_t, \hat{y}_{\pi(t)}) $$ - **优化器**：AdamW（学习率1e-4，权重衰减1e-5）。 - **训练技巧**：混合精度训练（AMP）与梯度裁剪（max_norm=5.0）。 --- ### 3. **应用场景** - **电话会议记录**：分离并标记不同说话人的语音段。 - **司法取证**：分析录音中重叠对话的参与者。 - **实时字幕生成**：结合ASR实现多说话人实时转写[^3]。 --- ### 4. **现有工具与资源** - **代码库参考**： - **ESPnet-EEND**：支持EEND任务的基础框架，可替换编码器为Conformer模块[^3]。 - **SpeechBrain**：提供预训练的Conformer模型，适配分类任务[^4]。 - **预训练模型**：部分研究在AISHELL-4数据集上公开了Conformer-EEND模型权重。 --- ### 5. **性能优化建议** - **数据增强**：添加噪声、混响模拟真实环境。 - **模型压缩**：使用**知识蒸馏**将大型Conformer模型迁移到轻量版本。 - **并行计算**：采用**Parallel-Conformer**结构加速训练[^4]。 ---
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