本文介绍了一种无监督的基于分段的稳健语音活动检测方法（RVAD）。该方法包括两个去噪之后的传递，然后是语音活动检测（VAD）阶段。在第一通道中，通过使用后验信噪比（SNR）加权能量差来检测语音信号中的高能段，并且如果在段内没有检测到间距，则该段被认为是高能量噪声段并设置为零。在第二种通过中，语音信号由语音增强方法进行去噪，探索了几种方法。接下来，具有间距的相邻帧被分组在一起以形成音调段，并且基于语音统计，俯仰段进一步从两端延伸，以便包括浊音和发声声音和可能的非语音部分。最后，将后验SNR加权能量差应用于用于检测语音活动的去噪语音信号的扩展桨距片段。我们使用两个数据库，大鼠和极光-2评估所提出的方法的VAD性能，该方法包含大量噪声条件。在扬声器验证性能方面进一步评估RVAD方法，在Reddots 2016挑战数据库及其噪声损坏版本方面。实验结果表明，RVAD与许多现有方法有利地比较。此外，我们介绍了一种修改版的RVAD，其中通过计算有效的光谱平坦度计算替换计算密集的俯仰提取。修改的版本显着降低了适度较低的VAD性能成本的计算复杂性，这是在处理大量数据并在低资源设备上运行时的优势。 RVAD的源代码被公开可用。

在这项工作中，我们对情感和压力环境中的文本独立扬声器验证性能进行了实证对比研究。这项工作结合了浅架构的深层模型，导致新的混合分类器。利用了四种不同的混合模型：深神经网络隐藏式马尔可夫模型（DNN-HMM），深神经网络 - 高斯混合模型（DNN-GMM），高斯混合模型 - 深神经网络（GMM-DNN）和隐藏的马尔可夫模型-Deep神经网络（HMM-DNN）。所有模型都基于新颖的实施架构。比较研究使用了三个不同的语音数据集：私人阿拉伯数据集和两个公共英语数据库，即在模拟和实际压力下的演讲（Susas）和情感语音和歌曲（Ravdess）的ryerson视听数据库。上述混合模型的测试结果表明，所提出的HMM-DNN利用情绪和压力环境中的验证性能。结果还表明，HMM-DNN在曲线（AUC）评估度量下的相同错误率（eer）和面积方面优于所有其他混合模型。基于三个数据集的平均所产生的验证系统分别基于HMM-DNN，DNN-HMM，DNN-GMM和GMM-DNN产生7.19％，16.85％，11.51％和11.90％的eERs。此外，我们发现，与两个谈话环境中的所有其他混合模型相比，DNN-GMM模型展示了最少的计算复杂性。相反，HMM-DNN模型需要最多的培训时间。调查结果还证明了EER和AUC值在比较平均情绪和压力表演时依赖于数据库。

我们介绍了Shennong，一个Python工具箱和命令行实用程序，用于语音功能提取。它实现了广泛的既定现实算法状态，包括诸如熔融频率纤维滤波器或预测的线性滤波器，预先训练的神经网络，音高估计器以及扬声器归一化方法和后处理算法的谱时间滤波器。 Shennong是一种开源，易于使用，可靠和可扩展的框架。 Python的使用使得集成到其他语音建模和机器学习工具方便。它旨在替换或补充几种异质软件，例如Kaldi或Praat。在描述神农软件架构，其核心组件和实现的算法之后，本文说明了三种应用的使用：语音特征在手机辨别任务上的性能进行比较，作为语音函数的声音轨道长度归一化模型的分析用于训练的持续时间和各种噪声条件下的音高估计算法的比较。

Previous databases have been designed to further the development of fake audio detection. However, fake utterances are mostly generated by altering timbre, prosody, linguistic content or channel noise of original audios. They ignore a fake situation, in which the attacker manipulates an acoustic scene of the original audio with another forgery one. It will pose a major threat to our society if some people misuse the manipulated audio with malicious purpose. Therefore, this motivates us to fill in the gap. This paper designs such a dataset for scene fake audio detection (SceneFake). A manipulated audio in the SceneFake dataset involves only tampering the acoustic scene of an utterance by using speech enhancement technologies. We can not only detect fake utterances on a seen test set but also evaluate the generalization of fake detection models to unseen manipulation attacks. Some benchmark results are described on the SceneFake dataset. Besides, an analysis of fake attacks with different speech enhancement technologies and signal-to-noise ratios are presented on the dataset. The results show that scene manipulated utterances can not be detected reliably by the existing baseline models of ASVspoof 2019. Furthermore, the detection of unseen scene manipulation audio is still challenging.

扬声器日流是一个标签音频或视频录制的任务，与扬声器身份或短暂的任务标记对应于扬声器标识的类，以识别“谁谈到何时发表讲话”。在早期，对MultiSpeaker录音的语音识别开发了扬声器日益衰退算法，以使扬声器自适应处理能够实现扬声器自适应处理。这些算法还将自己的价值作为独立应用程序随着时间的推移，为诸如音频检索等下游任务提供特定于扬声器的核算。最近，随着深度学习技术的出现，这在讲话应用领域的研究和实践中引起了革命性的变化，对扬声器日益改善已经进行了快速进步。在本文中，我们不仅审查了扬声器日益改善技术的历史发展，而且还审查了神经扬声器日益改善方法的最新进步。此外，我们讨论了扬声器日复速度系统如何与语音识别应用相结合，以及最近深度学习的激增是如何引领联合建模这两个组件互相互补的方式。通过考虑这种令人兴奋的技术趋势，我们认为本文对社区提供了有价值的贡献，以通过巩固具有神经方法的最新发展，从而促进更有效的扬声器日益改善进一步进展。

本文提出了一种单通道语音增强方法，以减少低信噪比（SNR）水平和非平稳噪声条件下的噪声并增强语音。具体而言，我们专注于使用高斯混合模型（GMM）基于具有参数Wiener滤波器的多阶段过程来建模噪声。提出的噪声模型估计了更准确的噪声功率频谱密度（PSD），并且与传统的Wiener滤波方法相比，在各种噪声条件下可以更好地概括。模拟表明，所提出的方法可以在低SNR级别的语音质量（PESQ）和清晰度（Stoi）方面取得更好的性能。

最近的语音情绪识别分析与使用MFCCS频谱图特征和实现诸如卷积神经网络（CNNS）的神经网络方法的实施进行了相当大的进展。胶囊网络（CAPSNET）对CNN的替代品感谢其具有较大容量的分层表示。为了解决这些问题，本研究介绍了独立于文本和独立的讲话者独立的SER新颖体系结构，其中基于结构特征提出了双通道长短短期内存压缩帽（DC-LSTM Compsnet）算法Capsnet。我们所提出的新型分类器可以确保语音情感识别中模型和足够的压缩方法的能效，这不会通过彩铃的原始结构提供。此外，网格搜索方法用于获得最佳解决方案。结果目睹了培训和测试运行时间的性能和减少。用于评估我们的算法的语音数据集是：阿拉伯语Emirati-Egrented语料库，模拟和实际压力语料库下的英语演讲，情感语音和歌曲语料库的英语Ryerson Audio-Visual数据库，以及人群源性情绪多模式演员数据集。这项工作揭示了与其他已知方法相比的最佳特征提取方法是MFCCS Delta-Delta。使用四个数据集和MFCCS Delta-Delta，DC-LSTM CompsNet超越了所有最先进的系统，古典分类器，CNN和原始帽。我们的结果表明，基于Capsnet的拟议工作产生了89.3％的平均情绪识别准确性，其结果表明，拟议的工作产生了89.3％的89.3％。 CNN，支持向量机，多层Perceptron，K-最近邻居，径向基函数和幼稚贝叶斯。

最近在各种语音域应用中提出了卷积增强的变压器（构象异构体），例如自动语音识别（ASR）和语音分离，因为它们可以捕获本地和全球依赖性。在本文中，我们提出了一个基于构型的度量生成对抗网络（CMGAN），以在时间频率（TF）域中进行语音增强（SE）。发电机使用两阶段构象体块编码大小和复杂的频谱图信息，以模拟时间和频率依赖性。然后，解码器将估计分解为尺寸掩模的解码器分支，以滤除不需要的扭曲和复杂的细化分支，以进一步改善幅度估计并隐式增强相信息。此外，我们还包括一个度量歧视器来通过优化相应的评估评分来减轻度量不匹配。客观和主观评估表明，与三个语音增强任务（DeNoising，dereverberation和Super-Losity）中的最新方法相比，CMGAN能够表现出卓越的性能。例如，对语音库+需求数据集的定量降解分析表明，CMGAN的表现优于以前的差距，即PESQ为3.41，SSNR为11.10 dB。

口吃是一种言语障碍，在此期间，语音流被非自愿停顿和声音重复打断。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题，涉及病理学，心理学，声学和信号处理，使检测很难且复杂。机器和深度学习的最新发展已经彻底彻底改变了语音领域，但是对口吃的识别受到了最小的关注。这项工作通过试图将研究人员从跨学科领域聚集在一起来填补空白。在本文中，我们回顾了全面的声学特征，基于统计和深度学习的口吃/不足分类方法。我们还提出了一些挑战和未来的指示。

自动扬声器识别算法通常使用预定义的过滤库，例如MEL频率和伽马酮滤波器，以表征语音音频。但是，已经观察到使用这些滤纸提取的功能对各种音频降解没有弹性。在这项工作中，我们提出了一种基于学习的技术，以从大量的语音音频中推断出滤纸设计。这种过滤库的目的是提取特征在非理想的音频条件下（例如退化，持续时间短和多语言语音）的功能。为此，1D卷积神经网络旨在直接从原始的语音音频中学习一个名为deepvox的时间域滤纸。其次，开发了一种自适应三重态挖掘技术，以有效地挖掘最适合训练过滤器的数据样本。第三，对DeepVox FilterBanks进行的详细消融研究揭示了提取特征中的声源和声带特征的存在。 Voxceleb2，NIST SRE 2008、2010和2018和Fisher Speech数据集的实验结果证明了DeepVox特征在各种退化，短期和多语言语音中的功效。 DeepVox的功能还显示出可提高现有说话者识别算法的性能，例如XVECTOR-PLDA和IVECTOR-PLDA。

我们研究了在不利环境中学习强大声学模型的问题，其特征是训练和测试条件之间存在显着不匹配。这个问题对于需要在看不见的环境中表现良好的语音识别系统的部署至关重要。首先，我们从理论上将数据增强表征为笼子风险最小化的实例，该实例旨在通过替换在输入空间上定义经验密度的三角洲函数来改善培训期间的风险估计，并具有近似值的近似值。培训样品。更具体地说，我们假设可以使用高斯人的混合物来近似以训练样品为中心的当地社区，并从理论上证明这可以将强大的电感偏置纳入学习过程。然后，我们通过数据增强方案隐式地指定各个混合物组件，旨在解决声学模型中伪造相关性的常见来源。为了避免由于信息丢失而引起的鲁棒性的潜在混杂影响，这与标准特征提取技术（例如Fbank和MFCC功能）有关，我们重点关注基于波形的设置。我们的经验结果表明，该方法可以推广到看不见的噪声条件，与使用标准风险最小化原则进行训练相比，分布外概括的相对改善150％。此外，结果证明了相对于使用旨在匹配测试话语特征的训练样本的模型，相对于模型的竞争性能。

以前的研究已经证实了利用明晰度信息达到改善的语音增强（SE）性能的有效性。通过使用铰接特征的地点/方式增强原始声学特征，可以引导SE过程考虑执行增强时输入语音的剖视特性。因此，我们认为关节属性的上下文信息应包括有用的信息，并可以进一步利用不同的语言。在这项研究中，我们提出了一个SE系统，通过优化英语和普通话的增强演讲中的上下文清晰度信息来提高其性能。我们通过联合列车与端到端的自动语音识别（E2E ASR）模型进行联合列车，预测广播序列（BPC）而不是单词序列的序列。同时，开发了两种培训策略，以基于基于BPC的ASR：多任务学习和深度特征培训策略来培训SE系统。 Timit和TMhint DataSet上的实验结果证实了上下文化学信息促进了SE系统，以实现比传统声学模型（AM）更好的结果。此外，与用单声道ASR培训的另一SE系统相比，基于BPC的ASR（提供上下文化学信息）可以在不同的信噪比（SNR）下更有效地改善SE性能。

情感计算在人与机器之间的关系中非常重要。在本文中，提出了一种基于语音信号的语音情感识别（SER）的系统，其利用不同处理阶段的新技术。该系统由三个阶段组成：功能提取，功能选择，最终要素分类。在第一阶段，使用新的和多样性特征（如韵律，光谱和频谱）特征，从语音信号和光泽 - 波形信号中提取复杂的长期统计特征。 SER系统的挑战之一是区分相关情绪。这些特征是言语情绪的好鉴别者，并提高Ser识别类似和不同情绪的能力。此特征向量具有大量维度自然具有冗余。在第二阶段，使用经典特征选择技术以及用于减少特征向量维度的新量子启发技术，减少了特征向量尺寸的数量。在第三阶段，优化的特征向量由加权深稀疏的极端学习机（ELM）分类器分类。分类器以三个步骤执行分类：稀疏随机特征学习，使用奇异值分解（SVD）技术的正交随机投影，以及使用广义Tikhonov正规技术的最后一步中的鉴别分类。此外，许多现有的情绪数据集遭受数据不平衡分布的问题，这反过来增加了分类误差并降低了系统性能。在本文中，还提出了一种新的加权方法来处理类别不平衡，比现有的加权方法更有效。所提出的方法是在三个标准情绪数据库上进行评估。

Deep neural networks (DNN) techniques have become pervasive in domains such as natural language processing and computer vision. They have achieved great success in these domains in task such as machine translation and image generation. Due to their success, these data driven techniques have been applied in audio domain. More specifically, DNN models have been applied in speech enhancement domain to achieve denosing, dereverberation and multi-speaker separation in monaural speech enhancement. In this paper, we review some dominant DNN techniques being employed to achieve speech separation. The review looks at the whole pipeline of speech enhancement from feature extraction, how DNN based tools are modelling both global and local features of speech and model training (supervised and unsupervised). We also review the use of speech-enhancement pre-trained models to boost speech enhancement process. The review is geared towards covering the dominant trends with regards to DNN application in speech enhancement in speech obtained via a single speaker.

甚至人类智能系统也无法提供100％的准确性来识别特定个人的演讲。Machine Intelligence试图通过各种语音提取和语音建模技术来模仿说话者识别问题。本文提出了一种独立于文本的扬声器识别系统，该系统采用了MEL频率曲线系数（MFCC）进行特征提取和K-Nearest邻居（KNN）进行分类。获得的最大交叉验证精度为60％。这将在随后的研究中得到改善。

本文介绍了第一个致力于2020挑战的结果和分析，重点是开发语音技术的匿名解决方案。我们提供了对提交的系统和评估结果的分析，提供了挑战设计的系统概述。特别是，我们描述了用于系统开发和评估的语音匿名任务和数据集。此外，我们呈现不同的攻击模型和相关目标和主观评估指标。我们介绍了两个匿名化的基线，并提供了由挑战参与者开发的匿名化系统的摘要描述。我们向基线和提交的系统报告客观和主观评估结果。此外，我们提出了作为评估后分析的一部分开发的替代隐私度量和攻击模型的实验结果。最后，我们总结了我们的见解和观察，这将影响下一个语音普遍挑战版的设计和未来语音匿名化研究的某些方向。

在这项研究中，我们提出了一种跨域多目标语音评估模型，即MOSA-net，可以同时估算多个语音评估度量。更具体地，MOSA-Net旨在基于作为输入的测试语音信号来估计语音质量，可懂度和失真评估分数。它包括用于表示提取的卷积神经网络和双向长短期存储器（CNN-BLSTM）架构，以及每个评估度量的乘法注意层和完全连接的层。此外，来自自我监督学习模型的跨域特征（光谱和时域特征）和潜在的表示用作将丰富的声学信息与不同语音表示相结合的输入，以获得更准确的评估。实验结果表明，MOSA-Net可以精确地预测语音质量（PESQ），短时间客观可懂度（STOI）和语音失真指数（SDI）分数的感知评估，并且在噪声下进行了测试，并且在任何看法测试下都有增强的语音话语条件（测试扬声器和训练集中涉及的噪音类型）或看不见的测试条件（其中测试扬声器和噪声类型不参与训练集）。鉴于确认的预测能力，我们进一步采用了MOSA网的潜在表示来引导语音增强（SE）过程，并导出了质量清晰度（QI）-AWARE SE（QIA-SE）方法。实验结果表明，与客观评估指标和定性评估测试相比，QIA-SE与基线SE系统相比提供了卓越的增强性能。

人类脑中脑中的背景利用异质感官信息，以有效地执行包括视觉和听力的认知任务。例如，在鸡尾酒会党的情况下，人类听觉Cortex上下文中的视听（AV）提示才能更好地感知言论。最近的研究表明，与音频SE模型相比，AV语音增强（SE）模型可以显着提高信噪比（SNR）环境的极低信号的语音质量和可懂度。然而，尽管在AV SE的领域进行了显着的研究，但具有低延迟的实时处理模型的开发仍然是一个强大的技术挑战。在本文中，我们为低延迟扬声器的独立AV SE提供了一种新颖的框架，可以概括一系列视觉和声学噪声。特别地，提出了一种生成的对抗性网络（GaN）来解决AV SE的视觉缺陷的实际问题。此外，我们提出了一种基于神经网络的深度神经网络的实时AV SE模型，考虑到从GaN的清洁的视觉语音输出来提供更强大的SE。拟议的框架使用客观语音质量和可懂度指标和主观上市测试对合成和真实嘈杂的AV语料库进行评估。比较仿真结果表明，我们的实时AV SE框架优于最先进的SE方法，包括最近的基于DNN的SE模型。

Automatic Speech Recognition (ASR) for air traffic control is generally trained by pooling Air Traffic Controller (ATCO) and pilot data into one set. This is motivated by the fact that pilot's voice communications are more scarce than ATCOs. Due to this data imbalance and other reasons (e.g., varying acoustic conditions), the speech from ATCOs is usually recognized more accurately than from pilots. Automatically identifying the speaker roles is a challenging task, especially in the case of the noisy voice recordings collected using Very High Frequency (VHF) receivers or due to the unavailability of the push-to-talk (PTT) signal, i.e., both audio channels are mixed. In this work, we propose to (1) automatically segment the ATCO and pilot data based on an intuitive approach exploiting ASR transcripts and (2) subsequently consider an automatic recognition of ATCOs' and pilots' voice as two separate tasks. Our work is performed on VHF audio data with high noise levels, i.e., signal-to-noise (SNR) ratios below 15 dB, as this data is recognized to be helpful for various speech-based machine-learning tasks. Specifically, for the speaker role identification task, the module is represented by a simple yet efficient knowledge-based system exploiting a grammar defined by the International Civil Aviation Organization (ICAO). The system accepts text as the input, either manually verified annotations or automatically generated transcripts. The developed approach provides an average accuracy in speaker role identification of about 83%. Finally, we show that training an acoustic model for ASR tasks separately (i.e., separate models for ATCOs and pilots) or using a multitask approach is well suited for the noisy data and outperforms the traditional ASR system where all data is pooled together.

由于人工智能的改进，扬声器识别（SI）技术带来了一个伟大的方向，现在广泛用于各种各样的领域。Si最重要的组件之一是特征提取，对Si过程和性能具有显着影响。结果，彻底研究，对比和分析了许多特征提取策略。本文利用了情绪环境下伪装声音中的发言者识别五个不同的特征提取方法。为了显着评估这项工作，使用了三种效果：高倾斜，低音和电子语音转换（EVC）。实验结果报道称，级联的熔融频率谱系数（MFCCs），MFCCS-DERTA和MFCCS-DELTA-DELTA是最佳特征提取方法。