Attention mechanism has been widely utilized in speech enhancement (SE) because theoretically it can effectively model the inherent connection of signal both in time domain and spectrum domain. Usually, the span of attention is limited in time domain while the attention in frequency domain spans the whole frequency range. In this paper, we notice that the attention over the whole frequency range hampers the inference for full-band SE and possibly leads to excessive residual noise. To alleviate this problem, we introduce local spectral attention (LSA) into full-band SE model by limiting the span of attention. The ablation test on the state-of-the-art (SOTA) full-band SE model reveals that the local frequency attention can effectively improve overall performance. The improved model achieves the best objective score on the full-band VoiceBank+DEMAND set.


翻译:语音增强(SE)中广泛使用了注意机制,因为理论上它可以在时间域和频谱域中有效地模拟信号的内在联系。通常,在时间域中,注意的范围有限,而频率域的注意遍及整个频率范围。在本文件中,我们注意到,整个频率范围的注意会妨碍全频域的推论,并可能导致过多的残余噪音。为了缓解这一问题,我们通过限制注意范围,将当地光谱注意(LSA)引入全频域SE模型中。对最新的SOTA全频域模型的消化试验表明,当地频率的注意能够有效地改善整体性能。改进后的模型在全频带语音Bank+DEMAND集上达到了最佳目标分数。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员