17、语音处理中的新型深度架构探索

语音处理中的新型深度架构探索

在语音处理领域，为了实现更高效准确的语音分离和识别，研究人员不断探索新型的深度架构。本文将详细介绍多通道高斯混合模型（MCGMM）及其扩展，以及端到端深度聚类等相关技术。

1. 多通道高斯混合模型（MCGMM）的变分推理

在处理MCGMM时，可采用近似变分算法。该算法使用变分近似：
[q(X_{1:J}^{f,t}, z_{1:J}^{t}) = \left(\prod_{f}\prod_{j}q(X_{j}^{f,t}|z_{j}^{t})\right)\left(\prod_{j}q(z_{j}^{t})\right)]
其中，(q(X_{j}^{f,t}|z_{j}^{f,t}) = \mathcal{NC}(X_{j}^{f,t}; \hat{\mu} {j,z}^{f,t}, \hat{\gamma} {j,z}^{f}))，(q(z_{j}^{f,t}) = \hat{\pi} {j,z}^{t})。这里，(\hat{\mu} {j,z}^{f,t})是状态相关的变分后验均值，(\hat{\gamma}_{j,z}^{f})是状态相关的变分后验精度。

在将深度展开框架应用于MCGMM的变分期望最大化（EM）更新时，会遇到一些挑战。由于复值展开的MCGMM中的一些更新涉及复值变量的非全纯函数，通常的复梯度不足以进行梯度下降。此时可采用Wirtinger微积分定义的复梯度的推广来解决这个问题。

2. 展开多通道高斯混合模型

MCGMM的变分推理在每次迭代(k)时，E步包含以下独立于所有时间(t)的更新：
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