Jan, 2021

Interspeech 2021 深度降噪挑战

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TL;DRDeep Noise Suppression Challenge aims to improve speech quality through open-sourced datasets and evaluation frameworks using two tracks focused on real-time denoising for wideband and full band scenarios, as well as making available a reliable objective speech quality metric called DNSMOS.
发现论文，激发创造
  • ICASSP 2021 深度降噪挑战

    本研究旨在促进噪声抑制技术的创新，提高感知语音质量。通过在 INTERSPEECH 2020 会议上举行 Deep Noise Suppression Challenge 特别会议以及开源训练和测试数据集，来推动该领域的研究。挑战赛分为两个方向，一个专注于实时去噪，另一个专注于实时个性化深度噪声抑制。我们还提供了一种非侵入式的客观语音质量指标 DNSMOS，在开发阶段供参与者使用，最终评估将基于主观测试。

    Sep, 2020

  • 2020 INTERSPEECH 深度降噪挑战：数据集、主观测试框架和挑战结果

    介绍了交互式语音技术协会 2020 年举办的深度噪声抑制挑战赛，通过提供大规模干净语音和噪声语料库对话音频，以及基于 ITU-T P.808 的在线主观测试框架，比较了不同算法的噪声抑制效果。

    May, 2020

  • 在 VoIP 平台上提高感知质量、可懂性和声学表现

    本文提出了一种适用于 VoIP 应用的深度噪声抑制模型的微调方法，并通过使用多任务学习框架联合优化噪声抑制和特定于 VoIP 的声学，表明该方法优于行业绩效和最先进的语音增强方法，并展示了 DNS-2020 模型在不同 VoIP 平台上具有潜在优化的潜力，这些发现在语音识别、语音助手和通信等领域具有重要应用。

    Mar, 2023

  • 一种可扩展的嘈杂语音数据集和在线主观测试框架

    本研究提出了一种可以按任意讲话者数量、噪声类型和语音信噪比水平进行横向扩展的 MS-SNSD 有噪语音数据集，在这个基础上，研究者们推出了开源的评估方法，通过客观质量衡量标准和主观意见评分相互印证提升了 语音增强算法的性能。

    Sep, 2019

  • 基于移动网络的虚拟会议语音增强

    使用深度学习技术对虚拟会议中移动设备传输的带噪语音进行增强，以提高手机网络通信质量。

    Feb, 2023

  • ICASSP 2021 深度降噪挑战赛：利用双阶段深度网络分离幅度与相位优化

    提出了一种新的消噪系统，主要由两个管道组成，第一个管道旨在解耦幅度和相位的优化问题，第二个管道旨在进一步抑制失真噪声，可以有效改善主观质量。在 ICASSP 2021 深度噪声抑制挑战中，我们的系统在实时轨迹 1 上以 ITU-T P.808 框架的平均意见得分 (MOS) 排名第一。

    Feb, 2021

  • 实时全频段语音增强的混合 DSP / 深度学习方法

    本研究提出了一种基于深度学习和数字信号处理混合的方法来实现噪声抑制，该方法使用了四层隐含层的深度神经网络来估计关键频带增益，并采用传统的基音滤波器抑制谐波之间的噪声，相比于传统的最小均方误差谱估计，该方法获得了显著更高的质量，在复杂度低到足以实现 48kHz 实时处理的低功耗处理器上。

    Sep, 2017

  • DNSMOS: 一种非侵入性的感知客观语音质量指标，用于评估降噪器

    为了评估噪音抑制算法的感知质量，该研究提出了一种多阶段自学习的感知客观指标方法，能够推广到高难度测试条件，并具有与人类评分的高相关性。

    Oct, 2020

  • VoIP 平台上语音增强的心理声学挑战

    该研究通过对专有发送端降噪效果、Google Meets 和 Zoom 等平台的细致评估，以及使用 2020 年 Deep Noise Suppression (DNS) 数据集，结合 Oaxaca 分解法、心理声学度量标准 PESQ 和 STOI 来分析 VoIP 系统中的声学 - 语音扰动，提供了语音变化的全面理解，凸显了 VoIP 所影响的声学动态的复杂景象。此外，还包括了时间和时频领域的语音增强模型的领域外基准测试，从而提升了此研究的深度和适用性。

    Oct, 2023

  • 基于极低复杂度深度学习的噪声抑制

    一种创新的方法用于在资源受限设备上实时语音增强的深度神经网络计算复杂度的减少，该方法利用两阶段处理框架，采用通道特征重定向来降低卷积运算的计算负荷，并结合改进的功率定律压缩技术以实现与最先进方法相当的噪声抑制性能，但具有显著较少的计算要求。值得注意的是，我们的算法的计算复杂度和内存使用比之前最先进的方法要少 3 到 4 倍。

    Dec, 2023