19、基于任务自适应生成对抗网络的语音去混响技术助力鲁棒语音识别

基于任务自适应生成对抗网络的语音去混响技术助力鲁棒语音识别

1. 引言

在室内环境，如会议室、教室或大型礼堂中，声音会遇到众多障碍物和表面。当声波与这些表面相互作用时，会经历一系列反射和延迟，从而产生混响现象。混响不仅会使原始语音信号变得模糊，还会降低语音的可懂度，这在远场语音识别中尤为突出，因为麦克风与说话者距离较远，导致语音识别准确率下降。

为了减轻混响的影响，人们提出了各种语音去混响算法，大致可分为基于信号处理的技术和基于深度学习的技术：
- 基于信号处理的技术 ：如基于后期混响的谱减法、卡尔曼滤波算法等。
- 基于深度学习的技术 ：包括深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、卷积循环神经网络（CRNN）和生成对抗网络（GANs）等。

近年来，基于深度学习的语音去混响取得了显著成功，但现有方法在语音识别中的应用仍面临挑战。这些方法主要侧重于通过减少混响来提高语音质量，使语音听起来更自然，但语音去混响和语音识别的目标存在显著差异。去混响方法得到的特征可能与语音识别系统训练的声学模式不匹配，从而影响识别性能。

为了填补前端去混响模块和后端识别系统之间的差距，我们提出了一种基于任务自适应生成对抗网络（Task-adaptive GAN）的语音去混响模型。

2. 传统生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域，特别是生成建模领域的一项重大突破。它通常由生成器网络和判别器网络两个关键组件组成。

在GAN的最小 - 最大对抗游戏中，判别器网络负责评估接收