TIGER

TIGER – 清華大學(xué)推出的輕量級語音分離模型

TIGER（Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network）是一款由清華大學(xué)研究團隊開發(fā)的輕量化語音分離模型。其創(chuàng)新的時頻交叉建模策略結(jié)合頻帶切分和多尺度注意力機制，不僅顯著提升了語音分離的效果，還有效降低了參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜度。

什么是TIGER

TIGER（Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network）是清華大學(xué)研究團隊推出的一款輕量級語音分離模型。該模型采用時頻交叉建模策略，通過頻帶切分和多尺度注意力機制，顯著提高了語音分離的性能，同時減少了模型所需的參數(shù)數(shù)量和計算資源。TIGER的創(chuàng)新之處在于其時頻交叉建模模塊（FFI），能夠高效整合時間和頻率信息，以更好地提取語音特征。模型還引入了多尺度選擇性注意力模塊（MSA）和全頻/幀注意力模塊（F3A），進一步優(yōu)化了特征提取能力。

TIGER

TIGER的主要功能

高效語音分離：TIGER利用時頻交叉建模模塊（FFI）和多尺度注意力機制，能夠有效分離混合語音中的不同發(fā)言者。
低計算和參數(shù)需求：該模型在壓縮了94.3%的參數(shù)量和95.3%的計算量后，依然保持與當前最先進模型相當?shù)男阅堋?/li>
適應(yīng)復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境：TIGER通過EchoSet數(shù)據(jù)集模擬真實場景中的噪聲和混響，從而提升模型在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。

TIGER的技術(shù)原理

時頻交叉建模策略：TIGER的核心是時頻交叉建模模塊（FFI），通過交替處理時間和頻率信息，有效整合時頻特征。該模塊由頻率路徑和幀路徑組成，每個路徑都包含多尺度選擇性注意力模塊（MSA）和全頻/幀注意力模塊（F3A），融合局部和全局信息，增強語音分離效果。
頻帶切分：語音信號的能量在不同頻帶上分布不均，中低頻帶包含更多的語音信息，而高頻帶則包含更多的噪聲和細節(jié)。TIGER通過頻帶切分策略，將頻帶劃分為不同寬度的子帶，減少計算量的同時，使模型更專注于關(guān)鍵頻帶。
多尺度注意力機制：TIGER引入了多尺度選擇性注意力模塊（MSA），通過多尺度卷積層和選擇性注意力機制，增強模型對多尺度特征的提取能力。
整體流程：TIGER的整體流程包括五個部分：
- 編碼器：利用短時傅里葉變換（STFT）將混合音頻信號轉(zhuǎn)換為時頻表示。
- 頻帶切分模塊：將整個頻帶劃分為多個子帶，每個子帶通過一維卷積轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的特征維度。
- 分離器：由多個時頻交叉建模模塊（FFI）組成，用于提取每個說話者的聲學(xué)特征。
- 頻帶恢復(fù)模塊：將子帶恢復(fù)到全頻帶范圍。
- 解碼器：通過逆短時傅里葉變換（iSTFT）生成每個說話者的清晰語音信號。

TIGER的項目地址

項目官網(wǎng)：https://cslikai.cn/TIGER/
Github倉庫：https://github.com/JusperLee/TIGER
arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2410.01469

TIGER的應(yīng)用場景

會議及演講記錄：在多發(fā)言者的會議或演講中，TIGER能夠有效分離不同發(fā)言者的聲音，提高會議記錄的效率及準確性。
視頻剪輯與制作：在視頻內(nèi)容創(chuàng)作中，TIGER可以精準分離主播與背景音或其他人物的語音，便于后期制作與剪輯。
電影音頻處理：TIGER在電影音頻分離任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，能夠分離出人聲、音樂和音效，從而提升音頻處理的靈活性和質(zhì)量。
智能語音助手：在智能語音助手的應(yīng)用中，TIGER能夠幫助分離用戶的語音和背景噪聲，從而提升語音交互體驗。

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