作者：李亞洲
近日，來(lái)自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 與蒙特利爾大學(xué)的 Yoshua Bengio 等人在 arXiv 上提交了一篇論文，提出跳過(guò)使用泛化維納濾波器進(jìn)行后處理的步驟，轉(zhuǎn)而使用循環(huán)推斷算法和稀疏變換步驟進(jìn)行歌唱語(yǔ)音分離，效果優(yōu)于之前基于深度學(xué)習(xí)的方法。這篇論文已經(jīng)提交至 ICASSP 2018。論文：Monaural Singing Voice Separation with Skip-Filtering Connections and Recurrent Inference of Time-Frequency Mask
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1711.01437v1on-line demo 地址：https://js-mim.github.io/mss_pytorch/GitHub 地址：https://github.com/Js-Mim/mss_pytorch摘要：基于深度學(xué)習(xí)的歌唱語(yǔ)音分離依賴(lài)于時(shí)頻掩碼（time-frequency masking）。在很多情況中，掩碼過(guò)程（masking process）不是一個(gè)可學(xué)習(xí)的函數(shù)，也無(wú)法封裝進(jìn)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化中。這造成的結(jié)果就是，大部分現(xiàn)有方法依賴(lài)于使用泛化維納濾波器（generalized Wiener filtering）進(jìn)行后處理。我們的研究提出一種方法，在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)和優(yōu)化源依賴(lài)掩碼（source-dependent mask），無(wú)需上述后處理步驟。我們引入了一種循環(huán)推斷算法、一種稀疏變換步驟用于改善掩碼生成流程，以及一個(gè)學(xué)得的去噪濾波器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與之前單聲道歌唱語(yǔ)音分離的頂尖方法相比，該方法使信號(hào)失真比（signal to distortion ratio）提高了 0.49 dB，信號(hào)干擾比（signal interference ratio）提高了 0.30 dB。
圖 1：方法圖示。
表 1：幾種方法的中值信號(hào)失真比（SDR）和信號(hào)干擾比（SIR）（單位為 dB）。下劃線為我們提出的方法。值越高效果越好。
結(jié)論
本論文中，Bengio 等人展示了一種用于歌唱語(yǔ)音分離的方法，無(wú)需使用泛化維納濾波器進(jìn)行后處理。研究人員向跳過(guò)濾波的連接 [12] 引入了稀疏變換，效果優(yōu)于使用泛化維納濾波器的方法。此外，實(shí)驗(yàn)證明引入的循環(huán)推斷算法（recurrent inference algorithm）在單聲道語(yǔ)音分離中取得了頂尖的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明這些擴(kuò)展優(yōu)于之前用于歌唱語(yǔ)音分離的深度學(xué)習(xí)方法。
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