GTCRN模型实时性与因果性分析及性能优化探讨

GTCRN模型实时性与因果性分析及性能优化探讨

SEtrain A training code template for DNN-based speech enhancement. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEtrain

模型基础特性

GTCRN作为一款基于门控时间卷积循环网络的语音增强模型，在设计之初就充分考虑了实时处理的需求。该模型采用因果卷积结构，确保处理过程严格遵循时间先后顺序，不会出现未来信息泄露的情况。在12代Intel Core i5-12400处理器上的实测表明，其单次推理耗时仅0.07秒，完全满足实时语音处理的要求。

性能表现与优化空间

在实际应用中，GTCRN在标准DNS盲测数据集上展现了优异的降噪效果，但在某些真实场景测试集上表现有所局限。分析表明，这种差异主要源于两方面因素：

1. 频带压缩影响：模型采用的ERB(等效矩形带宽)频带处理虽然提高了计算效率，但在某些情况下可能导致信号细节丢失。对于追求更高音质的应用场景，可以考虑适当增加频带分辨率。

2. 模型容量限制：当前实现的模型规模相对紧凑，在极低信噪比环境下可能出现过度抑制现象。实验证明，通过增加Encoder/Decoder中GTConv和常规卷积层的通道数，能够显著提升模型性能，特别是在复杂噪声环境下的表现。

训练实践与技巧

在VCTK数据集上的训练实践揭示了几个重要发现：

• 数据长度处理：不同于常规的固定长度填充，直接将语音截取为1-2秒片段反而可能获得更好的训练效果。这与语音信号的短时平稳特性相符，同时也减少了无效计算。

• 训练稳定性：由于VCTK数据集中测试集与训练集在信噪比分布上存在差异，模型性能可能出现较大波动。采用不同的随机种子重新训练往往能改善这一情况。

复数掩模与实部掩模对比

深入分析模型的输出特性发现，复数掩模(CRM)的虚部数值普遍较小，对最终结果的贡献有限。实验对比表明，仅使用实部掩模的性能与完整复数掩模相差无几。这一发现为模型简化提供了可能的方向，可以考虑在保持性能的前提下进一步优化计算效率。

未来优化方向

基于当前研究，GTCRN模型的后续优化可重点关注以下方面：

1. 小模型性能提升：探索更高效的网络结构或训练策略，特别是在低信噪比环境下的表现。

2. 频带处理优化：平衡计算效率与信号保真度，可能通过动态频带分配等方式改进。

3. 掩模输出简化：研究纯实部掩模的可行性及其对各类噪声的鲁棒性。

这些优化方向将有助于GTCRN在保持实时性和因果性的同时，进一步提升语音增强效果，满足更广泛的应用需求。

SEtrain A training code template for DNN-based speech enhancement. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SEtrain