双路径RNN：时间域单通道语音分离的高效长序列建模

声源分离
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"DUAL-PATH RNN 用于时间域单通道语音分离的高效长序列建模" 在深度学习驱动的语音分离领域，时间域方法已展现出优于传统时频域方法的优势。时间域分离系统通常接收包含大量时间步的输入序列，这给建模极长序列带来了挑战。传统的循环神经网络（RNNs）由于优化难题，在处理此类长序列时效率不高，而一维卷积神经网络（1-DCNNs）当其感受野小于序列长度时，无法进行句段级别的序列建模。 针对这些问题，论文提出了双路径循环神经网络（DPRNN），这是一种简单但有效的组织RNN层深结构的方法，专门用于建模极长序列。DPRNN的核心在于将RNN层分为两个独立的路径：局部路径和全局路径。局部路径专注于捕捉序列内的短期依赖，而全局路径则负责捕获长距离的上下文信息。这种双路径架构结合了两者的优点，能够更有效地处理时间域中的复杂序列结构。 局部路径通常由多个紧密堆叠的RNN层组成，这些层具有相对较小的步长，可以快速地在时间轴上滑动，从而在局部区域内捕捉到动态变化的信息。另一方面，全局路径采用跳跃连接（skip connection）的方式，确保每个RNN层都能接收到整个序列的信息，从而克服了传统RNN中梯度消失或爆炸的问题，使得模型能够处理更长的序列。 在DPRNN的设计中，通过交替使用局部路径和全局路径，模型能够在保持计算效率的同时，有效地学习到长序列的上下文依赖。此外，由于DPRNN的并行化特性，它在训练和推理阶段都可以比单纯的RNN或1-DCNN更快，这对于实时或近实时的语音处理任务至关重要。 实验结果显示，DPRNN在时间域单通道语音分离任务上表现出色，不仅在主观听觉评估（如SDR、SIR和STOI指标）上优于其他方法，而且在计算效率和模型复杂性方面也有所提升。这表明DPRNN是一种有潜力的解决方案，能够有效应对长时间序列建模的挑战，尤其在单通道语音增强和分离应用中。 DPRNN是一种创新的时间域语音分离技术，通过双路径结构优化了长序列的建模，解决了传统RNN和1-DCNN的局限性，为实际的语音处理和通信应用提供了更优的选择。

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