TIGER是什么
TIGER（Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network）是由清华大学研究团队开发的一种轻量级语音分离模型。该模型通过时频交叉建模策略，结合频带切分和多尺度注意力机制，显著提升了语音分离的性能，同时大幅降低了模型的参数量和计算复杂度。其核心创新在于时频交叉建模模块（FFI），能够高效融合时间与频率信息，提升语音特征提取的准确性。此外，模型还引入了多尺度选择性注意力模块（MSA）和全频/帧注意力模块（F³A），进一步优化了特征提取能力。
TIGER的主要功能
- 高效语音分离：TIGER利用时频交叉建模模块和多尺度注意力机制，能够有效分离混合语音中的不同说话人声音。
- 低计算量与低参数量：在压缩94.3%的参数量和95.3%的计算量后，模型仍保持与当前先进方法相当的性能。
- 复杂声学环境适应：通过EchoSet数据集模拟真实噪声和混响场景，提升模型在复杂环境下的鲁棒性。
TIGER的技术原理
- 时频交叉建模策略：TIGER的核心是时频交叉建模模块（FFI），通过交替处理时间和频率信息，实现时频特征的有效整合。该模块包含频率路径和帧路径，分别集成多尺度选择性注意力模块（MSA）和全频/帧注意力模块（F³A），以融合局部与全局信息，提升语音分离效果。
- 频带切分：考虑到语音信号在不同频带上的能量分布不均，TIGER采用频带切分策略，将频带划分为不同宽度的子带，从而降低计算量并提高关键频带的处理效率。
- 多尺度注意力机制：通过多尺度选择性注意力模块（MSA），TIGER增强对多尺度特征的提取能力，提升模型的泛化性和准确性。
- 整体流程：TIGER的整体流程包括五个部分：
- 编码器：将混合音频信号转换为时频表示。
- 频带切分模块：将频带划分为多个子带，并进行特征统一处理。
- 分离器：由多个时频交叉建模模块组成，用于提取每个说话人的声学特征。
- 频带恢复模块：将子带恢复为完整的频带范围。
- 解码器：通过逆短时傅里叶变换生成清晰的语音信号。
TIGER的项目地址
- 项目官网：https://cslikai.cn/TIGER/
- Github仓库：https://github.com/JusperLee/TIGER
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.01469
TIGER的应用场景
- 会议及演讲记录：适用于多人发言场景，可有效分离不同发言人声音，提升记录效率。
- 视频剪辑与制作：能精确分离主播与背景音，便于后期处理。
- 电影音频处理：可用于分离人声、音乐与音效，提升音频质量。
- 智能语音助手：有助于提升语音交互体验，分离用户语音与环境噪声。
发表评论 取消回复