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      每日頭條!火山引擎RTC獲得 ICASSP 2023回聲消除挑戰(zhàn)賽冠軍

      在剛剛過去的 ICASSP 2023 聲學回聲消除(AEC)挑戰(zhàn)賽中,火山引擎 RTC 團隊聯合西北工業(yè)大學音頻語音與語言處理研究實驗室,在通用回聲消除 (Non-personalized AEC) 與特定說話人回聲消除 (Personalized AEC) 兩個賽道上榮獲冠軍,并在雙講回聲抑制,雙講近端語音保護、近端單講背景噪聲抑制、綜合主觀音頻質量打分及最終語音識別準確率等多項指標上顯著優(yōu)于其他參賽隊伍,達到國際領先水平。


      【資料圖】

      其中“N”代表通用AEC,“Y”代表特定說話人AEC,綠色越深代表指標表現越好

      ICASSP AEC 挑戰(zhàn)賽由國際音頻頂級會議 ICASSP 和微軟聯合發(fā)起,旨在激發(fā)聲學回聲消除領域的研究,自第一屆舉辦以來就吸引了亞馬遜、騰訊、阿里巴巴、百度、快手、中科院、西工大等全球諸多知名企業(yè)和科研院所的參與。今年的 ICASSP AEC 也不例外,參賽隊伍之多之強,使 AEC 成為 ICASSP 2023 各項賽事中競爭最為激烈的賽道之一。

      ICASSP AEC 挑戰(zhàn)賽要求各參賽隊伍對 10,000 多個來自于真實音頻設備和真實環(huán)境下的錄音數據進行 AEC 模型訓練,并根據單講/雙講等場景中獲得的主觀平均意見分以及語音識別率綜合評判名次。火山引擎 RTC 通過對時延補償模塊、線性 AEC模塊、殘留回聲抑制處理模塊進行優(yōu)化,有效降低了 AEC 模型的復雜度,提升了回聲的抑制效果。同時,通過對訓練數據進行增廣,使 AEC 處理框架可以覆蓋更多場景的回聲處理問題。最終,團隊在遠端單講回聲抑制、近端單講信號保護、雙講回聲抑制、雙講近端語音保護等各子場景中均發(fā)揮出色,取得總分第一的成績。

      AEC 處理框架

      另外,今年的 ICASSP AEC 挑戰(zhàn)賽首次增加了特定說話人 AEC 賽道。過去,通用回聲消除技術(Non-personalized AEC)在線上使用較多,特定說話人回聲消除技術(Personalized AEC)則更多出現在學術研究領域。隨著回聲消除應用的場景越來越廣泛、越來越復雜,特定說話人 AEC 也越來越受到人們關注。延續(xù)在通用 AEC 領域的技術優(yōu)勢,火山引擎 RTC 在特定說話人 AEC 賽道也榮獲冠軍。

      傳統(tǒng) AEC + 深度學習雙管齊下,解決復雜雙講場景中的回聲消除難題

      回聲消除是音視頻通話中最難的音頻技術之一,而“雙講”則是回聲消除應用中最復雜的場景。在視頻會議、線上小班課等多人音視頻通話場景中,如果近端和遠端同時說話,遠端的聲音信號通過揚聲器播放出來,又和近端的聲音混合在一起被麥克風采集進去,遠端就會聽到回聲,且聽不清近端的語音內容。雙講場景回聲消除比普通場景回聲消除難度要大——因為既需要把遠端的回聲盡量消除干凈,又不能矯枉過正,保護近端的語音信號盡量不被損傷。

      以下是火山引擎 RTC 在雙講場景的回聲消除效果。

      處理前的聲紋(上)

      處理后對聲紋(下)

      在雙講場景中,當回聲的能量遠遠高于目標說話人的能量(比如揚聲器離麥克風太近或其他原因),就會形成超低信回比場景(比如-20db以下)。下面這段樣本中,女聲為目標說話人語音,男生為非目標說話人語音(回聲),目標語音幾乎被非目標語音完全覆蓋了,回聲消除挑戰(zhàn)極大。

      超低信回比雙講場景處理前的聲紋

      火山引擎 RTC 對 AEC 處理框架中的線性 AEC 模塊和殘留回聲抑制處理模塊進行了創(chuàng)新性優(yōu)化:在線性 AEC 模塊中,保護近端語音不受損傷的同時,最大程度抑制回聲中的線性成分,減輕后續(xù)殘留回聲抑制模型的負擔;在殘留回聲抑制模塊中,基于低延時深度學習網絡來抑制回聲中非線性殘留成分,同時在特定說話人回聲消除 Track 上額外引入說話人聲紋信息,在去除回聲的同時也抑制非目標說話人的語音。通過以上處理,火山引擎 RTC 在超低信回比雙講場景中也取得了優(yōu)秀的回聲消除效果。

      超低信回比雙講場景處理后的聲紋

      為線上各類互動場景提供更清晰、動聽的音質體驗

      視頻會議、在線教育、語聊房、游戲開黑、在線 KTV、“一起看”、“一起玩”……線上互動場景正變得越來越豐富,對 RTC 的技術挑戰(zhàn)也越來越高,比如更飽滿的音質、更清晰的畫質、更流暢、穩(wěn)定的使用體驗等等。在音質方面,火山引擎 RTC 基于自研語音編碼器 NICO,結合深度學習的 3A 算法、AI 降噪算法、語音檢測算法等技術,不斷提升音頻的編碼質量、抗丟包能力和處理性能,已成功為抖音世界杯“邊看邊聊”直播間、飛書視頻會議、《Mobile Legends: Bang Bang(無盡對決)》等提供高質量的音頻服務。

      未來,火山引擎 RTC 還將不斷探索前沿音頻技術,并與業(yè)務場景高效結合,打造更具針對性的場景適配策略,持續(xù)為各類線上互動場景提供更清晰、更動聽的音質體驗。

      點擊閱讀原文,了解產品更多信息。

      https://www.volcengine.com/contact/product?t=rtc&source=%E4%BA%A7%E5%93%81%E5%92%A8%E8%AF%A2

      作者:陳晨

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