SE-MSB: End-to-End Unpaired Speech Enhancement using Mamba Schrödinger Bridges
作者: Andreas Bagge, Andreas Nymand, Michael Riis Andersen, Bjørn Sand Jensen
分类: eess.AS, cs.AI, cs.SD
发布日期: 2026-09-22
备注: 15 pages, 4 figures, 4 tables
💡 一句话要点
提出无配对语音增强框架以解决真实环境中的语音恢复问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 语音增强 无配对学习 扩散模型 施罗丁格桥 信号处理
📋 核心要点
- 现有的语音增强方法通常依赖配对数据，限制了在真实环境中的应用效果，尤其是在声学特征未知的情况下。
- 本文提出了一种无配对的语音增强框架，利用扩散施罗丁格桥学习干净与降噪语音之间的随机传输过程，采用高效的Mamba扩散模型。
- 实验结果显示，所提方法在推理速度上显著快于现有方法，同时在性能上与最先进的基线相当或更优，展示了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
语音增强模型通常依赖于配对数据的监督学习，其中干净语音被合成降噪。这种方法在真实场景中表现受限，因为目标环境的特定声学特征未知。本文提出了一种完全无配对的语音增强框架，利用扩散施罗丁格桥（DSB）学习干净与降噪语音分布之间的随机传输过程。我们设计了一种高效的Mamba扩散模型，旨在实现端到端的波形处理。实验结果表明，我们的方法在推理速度上显著优于现有的最先进方法，同时在性能上与基线持平或更优。此外，DSB的灵活性使得我们的模型能够在不同的语音增强任务中泛化，提供了一种稳健且高效的真实语音恢复解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有语音增强模型在真实环境中因缺乏配对数据而导致的性能不足问题。传统方法依赖于合成的干净与降噪语音配对，难以适应未知声学特征的场景。
核心思路：提出了一种无配对的语音增强框架，利用扩散施罗丁格桥（DSB）学习干净与降噪语音分布之间的随机传输过程。通过高效的Mamba扩散模型实现端到端的波形处理，克服了传统方法的计算负担。
技术框架：整体架构包括数据预处理、扩散施罗丁格桥模型训练和推理阶段。模型通过学习干净与降噪语音的分布关系，生成增强后的语音波形。
关键创新：最重要的创新在于引入了扩散施罗丁格桥的概念，使得模型能够在无配对数据的情况下有效学习语音增强任务，显著提高了推理速度和性能。
关键设计：在模型设计中，采用了高效的Mamba扩散模型，优化了损失函数以适应无配对学习，确保了在训练过程中的稳定性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在推理速度上比现有最先进的语音增强方法快几个数量级，同时在性能上与基线模型持平或更优。这表明该方法在实际应用中具有显著的优势，能够有效应对真实环境中的语音恢复任务。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括语音通信、语音识别和助听器等场景，能够在各种真实环境中提升语音质量。其高效的推理速度和良好的泛化能力使其在实际应用中具有重要价值，未来可能推动更多基于无配对学习的语音处理技术的发展。
📄 摘要（原文）
Speech enhancement (SE) models typically rely on supervised learning with paired data examples where clean speech is synthetically degraded. This paradigm limits performance in real-world scenarios where the target environment's specific acoustic characteristics are unknown. We propose a fully unpaired SE framework that uses principled Diffusion Schrödinger Bridges (DSB) to learn a stochastic transport process between a clean and a degraded speech distribution. Algorithms for learning transport maps are computationally heavy since they require simulating differential equations during training, usually at each training step. Therefore, we propose using a high-efficiency Mamba Diffusion Model designed for end-to-end waveform processing. We compare against state-of-the-art methods for speech enhancement, both paired and unpaired, as well as a classical signal processing algorithm. Experimental results show that we are on par or better than the baselines while being orders of magnitude faster during inference. Furthermore, we show that the flexibility of the DSB formulation allows our model to generalize across SE tasks, offering a robust and efficient solution for real-world speech restoration.