TIGER(Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network)是由清华大学研究团队提出的一种轻量级语音分离模型。该模型通过时频交叉建模策略、频带切分和多尺度注意力机制,显著提升了分离效果。具体来说,TIGER在压缩94.3%的参数量和95.3%的计算量的情况下,性能与最先进的模型如Tensor-Flow-Grid(TF-Grid)相当。
TIGER功能特点:
1、高效语音分离:
– TIGER 通过时频交叉建模模块(FFI)和多尺度注意力机制,能够高效分离混合语音中的不同说话者,特别适用于复杂声学环境。
2、低计算量与低参数量:
– TIGER 在压缩 94.3% 的参数量和 95.3% 的计算量后,性能仍与当前最先进的模型相当。
3、复杂声学环境适应:
– TIGER 通过 EchoSet 数据集模拟真实场景中的噪声和混响,提升了模型在复杂环境下的鲁棒性。
4、创新的时频交叉建模:
– TIGER 的核心是时频交叉建模模块(FFI),通过交替处理时间和频率信息,有效整合时频特征。模块包含频率路径和帧路径,每个路径都包含多尺度选择性注意力模块(MSA)和全频/帧注意力模块(F³A),能融合局部和全局信息。
5、频带切分策略:
– TIGER 通过频带切分策略,将频带划分为不同宽度的子带,减少计算量的同时,让模型专注于关键频带。
6、多尺度注意力机制:
– TIGER 引入了多尺度选择性注意力模块(MSA),通过多尺度卷积层和选择性注意力机制,融合局部和全局信息,增强模型对多尺度特征的提取能力。
TIGER应用场景:
1、会议及演讲记录:在多人发言的会议或演讲场景中,TIGER 可以高效分离不同发言人的语音,提升会议记录的效率和准确性。
2、视频剪辑与制作:在视频内容创作中,TIGER 能精确分离主播与背景音或其他人物的语音,方便后期制作和剪辑。
3、电影音频处理:TIGER 在电影音频分离任务中表现出色,能分离出人声、音乐和音效,提升音频处理的灵活性和质量。
4、智能语音助手:在智能语音助手应用中,TIGER 可以帮助分离用户语音和背景噪声,提升语音交互的体验。
TIGER项目地址:
1、项目官网:https://cslikai.cn/TIGER/
2、Github仓库:https://github.com/JusperLee/TIGER
3、arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2410.01469
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