TIGER是什么?一文让你看懂TIGER的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

TIGER概述简介

TIGER(Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network)是清华大学研究团队提出的轻量级语音分离模型,通过时频交叉建模策略,结合频带切分和多尺度注意力机制,显著提升了语音分离的效果,降低了参数量和计算量。 TIGER 的核心在于创新的时频交叉建模模块(FFI),能高效整合时间和频率信息,更好地提取语音特征。模型引入多尺度选择性注意力模块(MSA)和全频/帧注意力模块(F³A),进一步优化了特征提取能力。

TIGER的功能特色

高效语音分离:TIGER通过创新的时频交叉建模模块(FFI)和多尺度注意力机制,能高效地分离混合语音中的不同说话者。

低计算量与低参数量:模型在压缩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。

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,提升模型在复杂环境下的鲁棒性。

TIGER的技术原理

时频交叉建模策略:TIGER 的核心在于时频交叉建模模块(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,提升语音分离效果。

频带切分:语音信号的能量在不同频带上分布不均,中低频带包含更多语音信息,高频带包含更多噪声和细节。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。

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。

整体流程:TIGER 的整体流程包括五个部分:

编码器:将混合音频信号通过短时傅里叶变换(STFT)转换为时频表示。

频带切分模块:将整个频带划分为多个子带,每个子带通过一维卷积转换为统一的特征维度。

分离器:由多个时频交叉建模模块(FFI)组成,用于提取每个说话者的声学特征。

频带恢复模块:将子带恢复到全频带范围。

解码器:通过逆短时傅里叶变换(iSTFT)生成每个说话者的清晰语音信号。

TIGER项目介绍

项目官网:https://cslikai.cn/TIGER/

Github仓库:https://github.com/JusperLee/TIGER

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2410.01469

TIGER能做什么?

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。

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。

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。

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。

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