实时语音降噪技术：结合信号处理与深度学习
一种结合了经典信号处理与深度学习的方法，使其足够高效，可在手机上运行。
背景与目标
PercepNet 是某中心语音通话“语音焦点”功能的核心技术之一。它旨在实时抑制语音信号中的噪声和混响，同时不占用过多CPU资源，使其能够在手机和其他功耗受限的设备上使用。在 Interspeech 2020 的深度噪声抑制挑战赛中，PercepNet 在实时处理类别中获得了第二名，仅使用了CPU单核4%的资源。
传统方法与挑战
语音增强的标准方法是使用短时傅里叶变换。然而，这存在两个主要问题：
- 相位估计困难：通常算法只估计干净的幅度谱，而使用带噪信号的相位进行重建，这会导致“粗糙感”的残留噪声。
- 计算复杂度高：为了覆盖人耳可闻的全频带（20 kHz），需要估计多达400个频点的幅度，这对神经网络而言计算成本高昂。
听觉感知引导的表示
为了降低复杂度，PercepNet 采用了基于人类听觉系统的表示方法：
- 平滑谱包络：语音频谱的形状（谱包络）是平滑的。
- 非线性频率分辨率：人耳通过听觉滤波器（临界频带）感知声音，对低频的分辨率高，对高频的分辨率低。
因此，PercepNet 使用等效矩形带宽滤波器组来表示语音频谱。它将频谱划分为34个重叠的频带（而非400个频点），这极大地简化了模型。每个频带只需估计一个介于0和1之间的增益值。
处理谐波与噪声
仅有谱包络信息还不够。语音中的元音主要由谐波（基频的整数倍）构成，而许多辅音（如 /s/）则更像噪声。为了增强谐波成分，PercepNet 引入了梳状滤波技术。
- 梳状滤波：根据估计的语音基音频率，在时域应用梳状滤波器，可以保留谐波并滤除大部分噪声。
- 混合控制：通过在频域进行混合，可以在每个频带上独立控制带噪信号与梳状滤波后信号的混合比例，从而精确控制输出语音中谐波与噪声的比率。
后置滤波
为了进一步提升感知质量，PercepNet 采用了后置滤波技术，即进一步衰减仍然过于嘈杂的频带。虽然这会使谱包络略微偏离理想状态，但人耳对此不太敏感，却能更明显地感觉到噪声的减少。
深度神经网络设计
在上述感知表示的框架下，深度神经网络的任务被大大简化。它只需要预测34个频带增益和34个梳状滤波强度（均为0到1之间的值）。模型采用跨时间的卷积层和具有长时记忆的循环层（如GRU）。该网络使用添加了各种噪声和混响的干净语音进行训练，以预测最优的增益和滤波强度。
实时性能
PercepNet 的 DNN 模型包含约800万个权重。通过将所有权重量化为8位，并利用现代CPU的SIMD指令，可以在实时运行中实现高效计算。在一台现代笔记本电脑CPU上，PercepNet 实时运行占用不到一个核心的5%。
算法引入的延迟约为30毫秒（包括STFT重建10毫秒和神经网络前瞻20毫秒），这在大多数实时通信场景中是可接受的。
应用与前景
PercepNet 的设计理念非常通用，可应用于其他问题，如声学回声控制和波束成形后置滤波。未来，该技术还能被进一步优化以在CPU上高效运行，甚至可以作为WebAssembly代码在浏览器中运行，用于基于WebRTC的应用。
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