CRUSE: Convolutional Recurrent U

本文是关于TOWARDS EFFICIENT MODELS FOR REAL-TIME DEEP NOISE SUPPRESSION的介绍，作者是Microsoft Research的Sebastian Braun等。相关工作的上下文可以参看博文

本文设计的是基于深度学习的语音增强模型，工作的贡献点有二：

• 基于深度学习语音增强模型在实录数据的性能
• 一套用于语音增强的数据增强方法
• 模型计算复杂度和语音质量（主要是MOS）的折衷的消融实验结果

• 本文要解决的核心问题是：目前语音增强模型普遍为了获得更好的性能，不断增加模型的计算量。而更需要关心的问题是：如何在给定最大计算量要求下设计出最有效的模型（How to obtain the best speech quality given a maximum computational budget?），因为这在边缘设备(edge devices)和低功耗设备上是重要的

系统框图如下

要说明如下几点：

• 选择频域模型的原因：时域模型在带混响数据和实录数据上的泛化性能没有被验证
• 特征采用的是对数功率谱，网络估计目标是IRM，损失则是利用SA方法
• IRM作用在带噪STFT谱后（这里为避免混淆，将其称为重构谱）进行STFT一致性约束，即先将谱iSTFT后再STFT（将STFT后的谱成为约束谱），之后对约束谱进行信号量级归一化后计算压缩复谱的MSE损失，这里直接给出合并了信号量级归一化和压缩复谱MSE损失的公式，所以比论文中的损失公式多了一个归一化因子项：\(\mathcal{L}=\frac{1}{\sigma_S^{c}}(\lambda\sum_{k,n}{|S^c-\widehat{S}^c|^2+(1-\lambda)(\sum_{k,n}{||S|^c-|\widehat{S}|^c|^2})})\)，其中\(\sigma_S\)是纯净语音有声段的能量，压缩谱的操作定义为\(X_{cprs}=\frac{X(k,n)}{|X(k,n)|}|X(k,n)|^{c}\)，\(c\)和\(\lambda\)作者推荐都为0.3。
• 验证阶段按\(Q=PESQ+0.2SI-SDR-CD\)选择最优的模型，其中PESQ，SI-SDR和倒谱距离分别是三个语音质量评估指标
• 训练的batch size=10，句子长度10 s，AdamW优化器，学习率(learning rate)为8e-5，权重衰减(weight decay)为0.1
  模型CRUSE架构如下图，整体上沿用了谭可的GCRN：
  
• 主要组成部分有三部分：编码器、解码器、时序建模。其中编解码器是一个U-Net结构，即\(L\)层卷积编码层和\(L\)层卷积解码层。卷积编码层就是卷积层+BN+leakyReLU，解码层就是转置卷积+BN+leakyReLU，不过最后一个解码层的激活函数为sigmoid以保证输出为IRM。卷积或转置卷积层的kernel size是\(2 \times 3\)，stride是\(1 \times 2\) (均为时间帧维×频点维)，即时间维上通过编码器补零和解码器截断完成因果卷积，频率维则每层尺度减半。时序建模采用的是分组GRU，因为GRU比LSTM计算复杂度更低，分组策略则与GCRN中的分组LSTM一致。编解码器对应层之间用跳转连接联系，这里的跳转连接使用\(1\times1\)卷积和加法连接实现的，从而降低GCRN中拼接连接带来解码层巨大的输入维度导致的过高的计算量，加法拼接如下图
  

16 kHz的采样率，20 ms帧长，10 ms帧移以及320点FFT。输入特征是\(Batch_size \times 1 \times num_frames \times num_bins\)，卷积层通道数从16开始，依次加倍，直到倒数第二层，最后一层输出通道数则为\(C_L\)，比如\(L=4\)层且\(C_L=120\)，则卷积层的输出通道数依次为\(16-32-64-120\)，转置卷积层的输出通道数依次为\(64-32-16-1\)，最后一层始终为1以保证输出是幅度掩蔽。分组GRU的层数为\(N\)分组数为\(P\)。网络命名规则为\(CRUSEL-C_L-N \times RNNP\)

数据集的增广方法可以参考博文
评估指标是用于评价语音质量的DNSMOS(P.808)和用于评估计算量的MACs，需要注意的是这里的DNSMOS(P.808)应该是与目前(2022/04/24)可用的DNSMOS(P.808&P.835)中的P.808的分数有差异了

(图中横轴是MACs,纵轴是\(\Delta\)MOS，因此在图中偏左上的方法更优)
分析结论：

• CRUSE5中的2层LSTM换成2层GRU甚至1层GRU会在性能下降极小的情况下大幅度降低计算复杂度
• GRU分组后性能少量下降但是会带来计算复杂度下降
• 编解码器卷积层中的kernel时间维从2降到1(图中的\(*-1D\)模型)，性能下降严重，推测是混响的原因，因为GCRN在降噪任务上评估时没有明显的性能下降
• 编解码器尤其是时间维度进行卷积对性能提升帮助很大
• MOS和MACs大体呈线性相关的趋势
• 使用分组为4的GRU并结合add conv\(1 \times 1\) skip的CRUSE4是本文的最佳折衷方案
  
  RNN的宽度引起的MOS和MACs的关系可以指导我们在给定的计算资源下设计最优的模型

最后是一个消融实验证明设计的跳转连接的有效性