论文翻译:2021_LACOPE: Latency-Constrained Pitch Estimation for Speech Enhancement

论文地址:延迟约束的语音增强基音估计

引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Escalante-B A N, et al. LACOPE: Latency-Constrained Pitch Estimation for Speech Enhancement[C]//Interspeech. 2021: 656-660.


摘要

  基频($f_0$)估计,又称基音跟踪,是语音和信号处理领域长期以来的研究课题。然而,许多基音估计算法在噪声条件下失败,或者由于其帧大小或Viterbi解码而引入大延迟。

  在本研究中,我们提出了一种基于深度学习的基音估计算法LACOPE,该算法在联合基音估计和语音增强框架中训练。与之前的工作相比,该算法允许可配置的延迟,最低可达到0的算法延迟。这一点是通过利用pitch轨迹的平滑特性实现的。也就是说,一个循环神经网络通过预测期望点的pitch来补偿由特征计算引入的延迟,允许在pitch精确度和延迟之间进行权衡。

  我们将音调估计整合到一个用于助听器的语音增强框架中。在这个应用中,我们允许 5ms的分析延迟。然后使用基音估计在频域构建梳状滤波器,作为后处理步骤,以去除内部谐波噪声。

  对于所有噪声条件下的语音,我们的基音估计性能与PYIN或CREPE等SOTA算法相当,同时引入了最小的延迟

索引术语:基音估计,语音增强,卷积循环神经网络

1  引言

  消除不需要的环境噪声是现代助听器的一个共同特征。助听器处理的一个重要特性是整体延迟低,这包括分析、滤波等步骤,如降噪以及合成。特别是对于具有开放耦合的助听器,原始信号的强分量到达耳鼓。因此,大于10毫秒的延迟通常是不可取的[1],因为它们会引入不必要的梳状滤波器效应(不要与用于内谐波降噪的数字梳状滤波器混淆)。这些延迟要求导致处理窗口非常短,约为6毫秒,带宽为500 Hz。由于这种频率分辨率,它不可能减少谐波内噪声,导致与纯净的语音相比,信号听起来更粗糙。为了能够减弱语音谐波之间的噪声,最近提出了一个梳状滤波器[2, 3]。Valin等人[2]用一种基于自相关的方法估计pitch,与OPUS编解码器[4]类似。然而,这些方法至少要用20毫秒的帧来分析pitch,因此对于我们的延迟限制来说是不可行的。

  其他基音估计算法需要类似的甚至更高的look-ahead。RAPT[5]还使用归一化互相关(NCC)特征,结合最大搜索(maximum search)和动态规划(dynamic programming)来选择最佳$f_0$候选。动态规划通过利用基音的平滑特性提高了鲁棒性,因此被许多方法采用[5、6、7、8]。然而,只有在计算Viterbi反向算法的至少几个步骤时,才能利用其全部潜力,这将导致appox的额外延迟。100毫秒[5]。YIN及其概率继承者PYIN[9,6]使用累积平均归一化差函数(CMN DF)代替NCC,因为这有助于消除倍频程误差。通常,两者都需要至少20到100ms的帧大小。PYIN需要对动态编程进行额外的look-ahead。CREPE[7]是一种基于时域卷积的深度学习方法,帧大小为64ms,略优于PYIN。Zhang等人[10]还提出了一种联合基音估计和语音增强框架。然而,它们仅使用基音特征作为去噪网络的输入。

2  信号模型

  设$x(k)$是在有噪声的房间中记录的混合信号。

$$公式1:x(k)=s(k)star h(k)+n(k)$$

式中$s(k)$为纯净语音信号,$star $表示卷积算子,$h(k)$为从扬声器到麦克风的房间脉冲响应(RIR), $n(k)$为加性噪声。在信号模型中加入混响语音$s^{rev}=s(k)star h(k)$对于泛化现实世界的信号具有重要意义。此外,混响语音的周期性成分通常略有下降。梳状滤波器可以通过改善周期性部分来提高感知质量。

  我们的降噪方法完全适用于频域。因此,我们使用标准的均匀多相滤波器组(uniform polyphase filter bank)产生以下信号模型:

$$公式2:X_b(l)=S_b(l)*H_b(l)+N_b(l)$$

其中$bin {0...,B-1}$为频带,$l$为帧索引。由于我们对助听器的实时性要求,分析滤波器组(AFB)大约在6毫秒帧上运行,子采样率为24。这导致B = 48个波段,带宽为500 Hz。因此,典型的助听器降噪算法只能衰减整个频谱包络,而不能增强语音的周期性部分[11,12]。

  与[3]类似,我们的降噪算法分两步操作,如图1所示。首先,通过估计的频带增益$G_b$对整个频谱包络进行建模,从而得到增强的频谱图$hat{X}_b(l)=X_b(l)G_b(l)$。这还包括通过抑制后期反射来轻微的去混响。接下来,在频域中应用梳状滤波器,并在给出浊音概率估计的情况下进行加权,以改善$hat{X}_b$中的周期分量。我们使用卷积循环神经网络来预测增益、音调和浊音概率估计

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图1:联合基音估计和语音增强算法概述

2.1  差分函数

  为了为网络的基音估计任务提供良好的特征,我们计算了累积平均归一化差分函数,如[9

$$公式3:d(tau )=sum_{j=tau_{min}}^{tau_{max}}(x_j-x_{j-tau})^2$$

其中,$tau_{max}$和$tau_{min}$对应60 Hz和500 Hz的lags,lags标志着我们的算法搜索的最小和最大基音频率。然后用累积平均值对差分函数进行归一化

$$公式4:d'(tau)=frac{d(tau)}{frac{1}{tau}sum^tau_{j=tau_{min}}d(j)}$$

我们选择了20 ms的帧大小,并在时间上对齐特征,如图3所示。虽然对于我们的应用程序来说,L = 5 ms的最大值是可以接受的,但是我们测试了几个从0到20 ms的look-aheads。

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图3:用于DF特征的卷积编码器。音频帧(顶部,以黄色表示)对齐,使其对应于时间位置$t_0$。

这一帧的 look-ahead 是$L=t_{look-ahead}-t_0$。进一步的卷积也会在时间上对齐,这样它们就不会引入额外的延迟。

卷积权值(第二行)表示频率轴和时间轴上的核大小以及输入输出通道。

2.2  频谱归一化

  归一化通常是使深度神经网络(DNN)对不可见输入数据具有鲁棒性的重要组成部分。因此,我们将频谱转换为分贝刻度,并在仅确保零均值的情况下执行指数归一化[13]。我们发现单位方差不能提供任何性能或泛化改进。

$$公式5:X_{b,norm}[l]=X_{b,dB}[l]-hat{mu}_b[l]$$

均值估计$hat{mu}$由

$$公式6:hat{mu}_{b}[l]=alpha hat{mu}_{b}[l-1]+(1-alpha) X_{b, mathrm{~dB}}[l]$$

其中$alpha$对应于3s的归一化窗口。

3  梳状滤波器

  梳状滤波器通过在输入信号中加入延迟信号,从而产生梳状频率响应。最近,梳状滤波器已被证明可以减少间谐波噪声来提高整体感知质量[2,3]。通常,梳状滤波器在时域(TD)计算,定义为

$$公式7:y[k]=frac{x[k]+x[k-T[k]]}{2}$$

其中$T[k]in N^+=round(frac{f_s}{f_0[k]})$是与时间步长$k$处的基音$f_0[k]$相对应的基音周期。在语音应用中,采样频率$f_s$足够高,基音周期的采样误差就可忽略不计

  但是在TD中没有采用梳状滤波器,而是完全在频率(滤波器组)域FD中操作。这有几个优点。首先,它允许在助听器中进行预处理,比如波束形成。在这种情况下,只有FD信号可用,向TD的额外转换将引入额外的延迟。此外,我们只有经过DNN处理后才有基音估计,其中滤波器组延迟已经被引入。最重要的是,我们可以将梳状滤波器应用于已经增强的$hat{X}_b$谱图,而不是未处理的TD信号。这有助于决定应该将梳状滤波器应用到哪一个地方。

  因为分析窗口只是appox。FD中的梳状滤波器长度为6ms,其应用方法与TD相同。

$$公式8:Y_{b}[l]=frac{X_{b}[l]+X_{b}left[l-T^{prime}[l]right] cdot e^{-j omega_{k} tau}}{2}$$

其中$T'[l]=round(T^*[l])=round(sr/f_0[l]/R)$被子采样因子$R$减小,为了补偿滤波器组域中较低的采样率,我们需要一个相位校正因子$e^{-jw_ftau}$。它根据频带$b$的中心频率和剩余延迟( residual delay) $tau=T^*[l]-T'[l]$来移动FB表示。

  由于梳式滤波器只能为语音的周期性成分提供好处,因此我们需要对帧l的周期性进行估计。因此,我们估计浊音概率,以便在随机分量和周期性分量之间定义权重,其中梳状滤波器应仅应用于周期性帧

$$公式9:hat{X}_{b}^{prime}=hat{X}_{b} cdot(1-v)+operatorname{comb}left(hat{X}_{b}, Tright) cdot v$$

$v$可以根据$G_b$估计的局部信噪比进行局部减小。这确保了梳状滤波器不会衰减纯净的语音。

  我们还尝试了更高阶的梳状滤波器,如[3]。然而,由于延迟需求,我们不能使用未来tap,由此产生的群延迟不再可行。

4  DNN模型

  我们使用了一个带有两个编码器的卷积循环网络(CRN),以及单独的输出增益G、基音$f_0$和浊音概率$v$。整体结构如图2所示。我们在频谱和差分函数(DF)编码器中都使用时间对齐卷积(time aligned convolutions),不引入图3所示的任何延迟。与DF编码器相比,谱图编码器不包含最后的卷积和maxpool层,以避免过早减少频率信息。

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图2:DNN概述。C表示concatenation操作和+表示加法。嵌入的GRU由3层组成,层下的数字表示输出隐藏单元

4.1  损失函数

  我们采用三种不同损失函数的组合损失来进行多目标优化。

$$公式10:L=L_g+L_p+L_{ft}$$

给定 ground truth以及pitch和浊音概率,其中,$L_g$是增益的损失,$L_p$惩罚pitch$hat{f}_0$,浊音$hat{v}$估计误差,而$L_{ft}$是基于滤波后的时域信号的损失。我们用理想震幅掩模增益作为目标增益[14],采用[3]的增益损失。这种损失结合了传统的L2和L4术语,以惩罚过度衰减和退化的语音。

$$公式11:mathcal{L}_{g}=sum_{b}left(g_{b}^{lambda}-hat{g}_{b}^{lambda}right)^{2}+C_{4} sum_{b}left(g_{b}^{lambda}-hat{g}_{b}^{lambda}right)^{4}$$

其中$lambda=0.5$是一个常数来匹配感知响度,$C_4$ = 10是一个平衡因子。

  pitch损失包括pitch上的加权$L_1$损失和语音概率上的$L_2$损失。我们发现,由于预测或ground truth异常值,基音上的L1损失比L2损失更稳健。

$$公式12:mathcal{L}_{p}=C_{p}left|cleft(f_{0}right)-dot{c}left(hat{f}_{0}right)right| cdot v+(v-hat{v})^{2}$$

其中$C_p$是平衡因子,$dot{c}(f)=1200log_2(frac{f}{f_{ref}})$是用cent测量的音调,$f_{ref} = 10Hz$。pitch项以$C_p = 10^{-3}$和target voiced 概率$v$加权,强调目标确定的帧,忽略unvoiced帧。

  此外,我们利用时域损失来间接改善这两个任务。这样做的动机如下。梳状滤波器只能提高周期性语音部分的感知质量,不能应用于其他帧。另一方面,梳状滤波器引入了$T /2$的群延迟,使得原始纯净语音不能作为目标。这将迫使voiced概率估计$hat{v}$为0,梳状滤波器将根本不适用。因此,我们在给定目标pitch和语音估计(如Eq. 9)的情况下过滤原始纯净的频谱,然后按照[15]的建议计算TD中的L1损失。通过合成滤波器组将目标估计和语音估计都转化为时域估计。滤波后的时域损失

$$公式13:L_{ft}=|x'-hat{x}'|$$

  结果产生两种效果。首先,错误的基音估计将导致与梳状滤波器不同的频率响应,从而导致语音退化,其中有效误差随频率线性增加。在这种情况下,网络可以通过估计更好的基音来改善,或者,如果不可能的话,通过降低$v$至少不降低语音质量。另一个影响是$v$的频率相关惩罚。对于低基频,梳状滤波器的影响减小。谐波更接近,从而产生更好的频率局部SNR。因此,该网络的基音估计越低,梳状滤波器的作用就越小。

4.2  训练数据

  我们在大量的语音和噪声数据上训练我们的模型,以确保良好的泛化。语音数据集采用EUROM[17]、VCTK[18]和LJ语音[19]。噪声来自DEMAND[20]、RNNoise数据集[2]以及MUSAN语料库[21]。后者也包括音乐,我们认为是噪音类型。包括谐波噪声类型,如发动机噪声和音乐在训练中使基音估计更鲁棒的现实世界的信号。此外,我们从Aachen  RIR数据集[22]或通过使用[23]的图像源模型随机模拟的RIR中增加30%的语音样本的房间脉冲响应(RIR)。所有这些数据集以70/15/15分割为训练集、验证集和测试集。我们将所有语音录音随机混合,最多4个噪声,信噪比为[-5,0,10,20,100]。

  基于纯净的语音,用PYIN[6]估计训练的ground truth pitch。虽然这种pitch估计并不完美,但它为我们的应用提供了足够精确的目标pitch。有趣的是,与来自纯净语音的目标音调相比,DNN最终在噪声训练数据(例如倍频程误差)或混响条件下更加稳健。

  我们使用音调跟踪数据库PTDB-TUG[24]来评估我们的方法,该数据库包含了超过4600个来自看不见的说话人的样本。PTDB提供的基础真实pitch是通过应用于喉镜记录的RAPT[5]得到的,喉镜记录只捕捉到周期性的语音部分。我们使用测试集中相同信噪比水平的噪声。RIR增强被禁用以保持帧对齐。

5  实验和结果

  我们的模型训练了20个epoch,batch size为32,使用权重衰减为1e-4的AdamW[25]优化器的学习率为5e-4。图4为PTDB测试集上的 pitch difference。我们将我们的性能与YIN [9], PYIN[6]和CREPE[7]进行比较,它们都使用更大的帧大小和look-aheads。由于语音增强多目标训练和广泛的噪声增强,LACOPE在所有信噪比条件下都具有鲁棒性。虽然中值差异比CREPE略差,但从IQR和均值可以看出,异常值的总体数量和强度较低。

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图4:不同信噪比条件下PTDB数据的Pitch difference。括号中的L表示Look-ahead,用于衡量异常值的数量和强度。

注意,官方的PYIN Vamp插件实现在低信噪比的情况下表现明显更差。相反,我们将与librosa实现[16]的更好结果进行比较。

  从图6可以看出,我们的模型对语音的适应性很好,即使在相同频率范围内存在谐波噪声的叠加。请注意,我们的网络倾向于将浊音 period后的帧分类为浊音。然而,这通常不是一个问题,因为如果增益接近于0,梳状滤波器就没有效果。CREPE和PYIN经常适应噪声并将大多数帧归类为浊音,而PYIN的音调估计通常是octave误差。

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图5:所有信噪比下的pitch平均精度我们比较了不同帧大小的PYIN, CREPE以及延迟10毫秒的CREPE,因为帧大小是固定的。

对于PYIN和CREPE,e look-ahead相当于帧大小的一半,帧移不考虑。

  图5显示了以pitch difference低于50 cents的帧的百分比测量的pitch精度。在这里,look-ahead和pitch准确性之间的权衡变得清晰起来。与相关工作相比,我们可以在较低的预期下取得相当或更好的性能。

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图6:来自含谐波噪声测试集的样本。上面:噪声谱图,中间:增强谱图,下面:音调估计

由于其他的算法对各种周期结构都很敏感,所以它们往往只适应噪声而不适应语音

  我们不报告语音评估的召回率和精确度等指标。虽然我们的模型是通过PYIN对目标发声概率估计进行训练的,但我们认为我们的模型学习了略微不同的表示。最后一项损失的结果并不是语音概率的估计,而是对梳状滤波器应用到何种程度的估计。因此,输出是相似的,但不完全相同。

6  结论

  在本文中,我们提出了LACOPE,一种在低延迟要求下进行基音估计和语音增强的联合方法。我们表明,与CREPE相比,我们获得了相当的性能,并且比PYIN更好,特别是在有噪声的条件下。而我们的模型与约。2.4 M参数和每10 ms段57 MFLOPs对于在嵌入式设备上运行来说仍然太大了,我们的计算需求包括语音增强比CREPE低很多。在这里,我们测量到了每10 ms段28.2 BFLOPs,由于大量的卷积层,这大约增加了$2*10^6$次操作。

  为了进一步降低计算需求,我们计划集成来自[13]的方法,如分层rnn和Bark缩放输入谱图和输出增益。此外,修剪和量化等技术将用于额外的复杂性降低[26]。

7  参考文献

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