A Deep Hybrid Model for Stereophonic Acoustic Echo Control

Der Artikel stellt ein bahnbrechendes Deep-Hybrid-Modell für die stereophone akustische Echounterdrückung vor, das einen Kalman-Filter mit einem gated convolutional recurrent network (GCRN) kombiniert, um eine überlegene Echounterdrückung und Rauschreduzierung zu erreichen. Das Modell adressiert die Beschränkungen traditioneller adaptiver Filter, indem es tiefe Lerntechniken einbindet, um entscheidende Parameter wie die Kovarianz des Prozessrauschens und das nichtlineare Referenzsignal abzuschätzen. Die Autoren demonstrieren die Wirksamkeit des Modells durch umfangreiche Experimente und zeigen seine Fähigkeit, mit dynamischen akustischen Umgebungen umzugehen und bestehende Methoden sowohl in Single- als auch in Double-Talk-Szenarien zu übertreffen. Der vorgeschlagene Ansatz verspricht bedeutende Fortschritte bei der Freisprecheinrichtung und den Mensch-Computer-Interaktionssystemen, was ihn zu einem Pflichtlektüre für Fachleute macht, die innovative Lösungen für die akustische Echokontrolle suchen.