融合注意力机制的CS-BiLSTM深度回声消除算法

在全双工通信系统中,声学回声会降低用户的体验,针对在双向通话场景下自适应滤波算法消除声学回声效果不理想以及非线性声学回声难以消除的问题,提出一种注意力机制与BiLSTM网络相结合的CS-BiLSTM深度声学回声消除算法。首先通过构建BiLSTM网络提取语音的时序特征,之后引入通道和空间注意力机制提取回声信号的空间特征信息,并融合均方根误差与平均绝对误差提出一种新的损失函数,提高模型的鲁棒性。改进后的CS-BiLSTM网络模型能够获得清晰的语音信号,具有更好的回声消除性能。仿真结果表明,在非线性回声和双向通话环境下,与其他几种参考算法相比,所提出的CS-BiLSTM算法在感知语音质量评价方面明显优于其他算法,更有效地实现了回声消除,此外,该算法结构简单且模型参数量更少。