7、视听语音增强的领域自适应研究

视听语音增强的领域自适应研究

在现实生活中，语音相关的应用无处不在，如自动语音识别、助听器、视频会议等。然而，日常声学环境中的噪声常常干扰语音，对这些应用的性能产生负面影响。因此，在降低噪声的同时保持语音质量和可懂度的语音增强技术，具有重要的研究价值和实际应用意义。

1. 语音增强技术的发展

语音增强的研究已经历经数十年。传统的语音增强方法基于统计信号处理，包括谱减法、维纳滤波和最小均方误差（MMSE）估计等。近年来，深度学习在语音增强领域蓬勃发展，并取得了显著成果。基于深度学习的语音增强方法通过深度神经网络从嘈杂语音中恢复干净语音，相较于传统方法，能更好地处理实际声学场景中的非平稳噪声。

基于深度学习的语音增强方法可分为纯音频语音增强（AOSE）方法和视听语音增强（AVSE）方法。AOSE方法在处理多说话者场景时存在困难，而AVSE方法由于视觉信息可以辅助语音增强，在这种情况下表现更优。许多研究表明，AVSE模型相比纯音频算法有显著改进，特别是在低信噪比环境下。

数据驱动的语音增强方法通常使用大量的嘈杂语音和干净语音对进行训练。但在实际应用场景的声学环境中，训练数据往往无法涵盖所有的噪声类型，这会导致语音增强性能下降。为提高语音增强模型在未知声学环境中的泛化能力，通常的做法是在训练时尽可能增加声学条件的类型，但这在实际操作中很难涵盖所有可能的情况，因此数据驱动模型的训练和测试不匹配问题一直存在。

2. 领域自适应的应用

领域自适应可以作为解决上述问题的一种方法。它的目标是将从源领域学到的知识迁移到目标领域，近年来在计算机视觉领域得到了广泛研究，但在语音信号处理中并不常见。领域自适应可以解决语音增强模型迁移到未知声学