Linguistic Knowledge Transfer Learning for Speech Enhancement

📄 arXiv: 2503.07078v1 📥 PDF

作者: Kuo-Hsuan Hung, Xugang Lu, Szu-Wei Fu, Huan-Hsin Tseng, Hsin-Yi Lin, Chii-Wann Lin, Yu Tsao

分类: cs.CL, eess.AS

发布日期: 2025-03-10

备注: 11 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出跨模态知识迁移框架CMKT，利用预训练LLM提升语音增强效果。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音增强 跨模态学习 知识迁移 大型语言模型 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有语音增强方法主要依赖声学特征，缺乏对语言知识的有效利用，限制了在噪声环境下的语音感知能力。
  2. CMKT框架利用预训练LLM提取语言知识，通过跨模态知识迁移将其融入语音增强模型，无需文本输入。
  3. 实验表明，CMKT在不同语音增强架构和语言环境下均优于基线模型，提升了语音可懂性和增强性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种跨模态知识迁移(CMKT)学习框架，旨在将预训练大型语言模型(LLM)中的语言知识注入到语音增强(SE)模型中，而无需在推理阶段使用文本输入或LLM。该方法克服了传统文本信息语音增强方法需要显式语音-文本对齐或外部文本数据的局限性。此外，本文还引入了一种失准策略，通过施加可控的时间偏移来提高知识迁移的鲁棒性。实验结果表明，CMKT在各种SE架构和LLM嵌入下均优于基线模型，并且在中文和英文数据集上都表现出有效性。CMKT即使在没有文本数据的情况下也有效，突显了其在实际应用中的可行性。通过弥合语言和声学模态之间的差距，CMKT为将语言知识集成到SE模型中提供了一种可扩展且创新的解决方案，从而显著提高了可懂性和增强性能。

🔬 方法详解

问题定义：语音增强(SE)旨在从噪声语音中恢复干净语音。现有方法主要依赖声学特征，忽略了语言知识在语音感知中的重要作用。虽然一些文本引导的SE方法被提出，但它们需要显式的语音-文本对齐或外部文本数据，这限制了它们在实际场景中的应用。此外，文本和语音在表示形式上存在差异，难以对齐。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练大型语言模型(LLM)学习到的丰富语言知识，并将其迁移到语音增强模型中，从而提升模型在噪声环境下的语音感知能力。这种方法避免了直接使用文本作为输入，从而规避了语音-文本对齐的难题。

技术框架：CMKT框架包含两个主要阶段：知识提取和知识迁移。首先，使用预训练LLM（例如BERT）处理干净语音，提取其语言嵌入表示。然后，将这些语言嵌入表示作为额外的知识，通过跨模态学习的方式迁移到语音增强模型中。在训练过程中，语音增强模型同时学习从噪声语音到干净语音的映射关系，以及从LLM嵌入中提取的语言知识。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一种无需文本输入的跨模态知识迁移框架。与传统的文本引导的语音增强方法相比，CMKT避免了语音-文本对齐的难题，并且可以在没有文本数据的情况下工作，从而提高了其在实际应用中的可行性。此外，引入的失准策略通过施加可控的时间偏移，增强了模型对时间不对齐的鲁棒性。

关键设计：CMKT的关键设计包括：1) 使用预训练LLM提取语言嵌入；2) 设计跨模态知识迁移模块，将语言嵌入融入语音增强模型；3) 引入失准策略，通过随机时间偏移增强模型的鲁棒性。损失函数通常包括语音增强损失（例如MSE或SI-SNR）和知识迁移损失，用于指导模型学习语言知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CMKT框架在各种语音增强架构和LLM嵌入下均优于基线模型。在中文和英文数据集上的实验结果验证了其跨语言的有效性。即使在没有文本数据的情况下，CMKT仍然能够有效提升语音增强性能，这突显了其在实际应用中的价值。具体的性能提升数据（例如PESQ、STOI等）在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种语音通信场景，如移动通信、视频会议、语音助手等，提高噪声环境下的语音质量和可懂度。特别是在嘈杂的公共场所或远场语音交互中，该方法能够显著提升用户体验。未来，该技术有望进一步应用于语音识别、语音合成等领域，促进人机交互的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Linguistic knowledge plays a crucial role in spoken language comprehension. It provides essential semantic and syntactic context for speech perception in noisy environments. However, most speech enhancement (SE) methods predominantly rely on acoustic features to learn the mapping relationship between noisy and clean speech, with limited exploration of linguistic integration. While text-informed SE approaches have been investigated, they often require explicit speech-text alignment or externally provided textual data, constraining their practicality in real-world scenarios. Additionally, using text as input poses challenges in aligning linguistic and acoustic representations due to their inherent differences. In this study, we propose the Cross-Modality Knowledge Transfer (CMKT) learning framework, which leverages pre-trained large language models (LLMs) to infuse linguistic knowledge into SE models without requiring text input or LLMs during inference. Furthermore, we introduce a misalignment strategy to improve knowledge transfer. This strategy applies controlled temporal shifts, encouraging the model to learn more robust representations. Experimental evaluations demonstrate that CMKT consistently outperforms baseline models across various SE architectures and LLM embeddings, highlighting its adaptability to different configurations. Additionally, results on Mandarin and English datasets confirm its effectiveness across diverse linguistic conditions, further validating its robustness. Moreover, CMKT remains effective even in scenarios without textual data, underscoring its practicality for real-world applications. By bridging the gap between linguistic and acoustic modalities, CMKT offers a scalable and innovative solution for integrating linguistic knowledge into SE models, leading to substantial improvements in both intelligibility and enhancement performance.