39、混响语音识别的REVERB挑战：现状与挑战

混响语音识别的REVERB挑战：现状与挑战

1. 引言

在过去几十年里，语音信号处理技术取得了显著进展，在日常生活中发挥着重要作用。特别是语音识别技术发展迅速，越来越多地投入实际应用，催生了众多创新的语音驱动应用。然而，大多数应用都要求麦克风靠近说话者，这限制了自动语音识别（ASR）应用的进一步发展。

使用远距离麦克风捕获的语音信号不可避免地包含干扰噪声和混响，这会严重降低捕获信号的语音清晰度和ASR系统的性能。在时间t观察到的含噪混响语音信号y(t)可以表示为：
y(t) = h(t) * s(t) + n(t)
其中，h(t) 对应于说话者和麦克风之间的房间脉冲响应，s(t) 是干净的语音信号，n(t) 是背景噪声，* 是卷积运算符。REVERB挑战主要关注混响，即h(t) 对s(t) 的影响以及解决该问题的技术。

近年来，混响语音处理研究取得了显著进展，主要得益于多学科方法，结合了房间声学、最优滤波、机器学习、语音建模、增强和识别等领域的思想。REVERB挑战的目的是提供一个通用的评估框架，包括任务和数据库，以评估和比较算法，并为混响语音处理技术的未来研究方向提供新的见解。

2. 挑战场景、数据和规则

2.1 挑战假设场景

挑战考虑了三种场景，在一个适度嘈杂的混响房间中，一个空间静止的说话者发出的话语由单通道（1 - ch）、双通道（2 - ch）或八通道（8 - ch）圆形麦克风阵列捕获。在实际中，当我们参加小型演讲室或会议室的演讲时，经常会遇到这种声学情况。实际上，挑战中使用的真实录音是在一所大学的实际会议室中录制的，紧密模拟了演讲厅的声学条件。1 - ch和2 - ch数据是8 -