MC-Mamba：基于多重一致性机制的跨模态目标说话人提取模型

《Speech Communication》：MC-Mamba: Cross-modal target speaker extraction model based on multiple consistency

跨模态目标说话人分离模型MC-Mamba通过多一致性约束（内容与身份）和Mamba结构优化长序列建模，有效解决模态异质性与长时依赖问题，无需预录参考语音或文本标注，实验验证其在VoxCeleb2和LRS2数据集上优于SOTA方法。

　　在现代语音处理领域，目标说话人提取技术正逐渐成为研究的热点。该技术旨在从混合语音中提取特定目标说话人的语音，其核心在于如何有效地利用多模态信息作为线索。随着人工智能和语音识别技术的不断发展，目标说话人提取在多种实际应用场景中展现出巨大的潜力，如助听设备、语音监控、语音识别以及歌词转录等。然而，实现这一目标仍面临诸多挑战，尤其是在处理多模态数据时的异构性问题，以及在处理长时序语音信号时的建模难题。

目标说话人提取技术的关键在于如何利用多模态信息作为提取的依据。传统的语音分离方法通常需要已知的说话人数量，这在实际应用中往往难以满足。相比之下，目标说话人提取更注重于识别并提取单个说话人的语音，这使得它在处理复杂的语音场景时更具优势。然而，这一过程仍然依赖于某些特定的线索，如预先录制的参考语音或视觉信息。特别是当目标说话人没有预先录制的语音时，如何有效地利用视觉信息成为了一个重要课题。

视觉信息作为目标说话人提取的线索，具有独特的优势。首先，视觉信号可以提供丰富的非语言信息，如面部表情、唇部运动以及身份特征。这些信息在嘈杂环境中依然保持相对稳定，能够为语音提取提供额外的参考。其次，视觉信息能够与语音信号在时间维度上进行同步，从而增强提取过程的准确性。例如，在会议或人机交互场景中，实时视频记录往往比音频更容易获取，因此利用视觉信息作为提取依据具有更高的可行性。

然而，利用视觉信息进行目标说话人提取仍然面临两个主要问题。首先是音频与视觉模态之间的异构性问题。音频和视觉信号在本质上是不同的，它们的特征和时间特性也存在显著差异。这种异构性可能导致提取模型在处理多模态数据时出现信息匹配不准确的情况。为了解决这一问题，许多研究工作尝试提取与目标语音内容一致的视觉特征，以增强两者之间的相关性。例如，通过建立语音与唇部运动之间的映射关系，或者利用预训练的语音识别模型来提取更精确的视觉特征。然而，这些方法通常需要依赖额外的文本标注数据，这在实际应用中可能会带来数据获取的困难。

另一个重要问题是长时序语音信号的建模挑战。在实际场景中，语音信号往往具有较长的时间跨度，这对模型的处理能力提出了更高的要求。传统的卷积神经网络（CNN）在处理局部特征方面表现良好，但在捕捉全局上下文信息时存在局限。而循环神经网络（RNN）虽然能够处理时序信息，但其计算复杂度较高，且在处理长序列时容易出现信息遗忘的问题。此外，基于Transformer的模型虽然具备并行计算的优势，但其计算成本随着序列长度的增加而显著上升，这限制了其在实时语音处理中的应用。

针对上述问题，本文提出了一种基于多一致性约束的跨模态目标说话人提取模型——MC-Mamba。该模型的核心思想是通过引入多一致性机制，同时考虑语音内容与身份信息的匹配，从而有效缓解音频与视觉模态之间的异构性问题。同时，模型利用Mamba结构来高效处理长时序语音信号，确保在保持语音质量的同时提升处理效率。

MC-Mamba模型的主要组成部分包括音频编码器、一致性的视觉特征提取器、说话人提取模块以及音频解码器。其中，音频编码器负责将混合语音信号转换为特征表示，而一致性的视觉特征提取器则专注于从视频中提取与目标语音内容和身份一致的视觉特征。为了实现这一目标，本文引入了一种基于预训练的音频-视觉匹配网络的视觉特征提取方法。该方法不需要依赖额外的文本标注数据，而是通过分析视频帧与语音之间的匹配关系，提取出内容一致的视觉特征。此外，为了进一步增强模型的识别能力，本文还设计了身份一致性约束机制，通过将视觉特征与分离后的语音进行对比，确保提取出的语音具有与目标说话人一致的身份信息。

在模型结构设计方面，MC-Mamba采用了一种跨模态的双路径Mamba结构。该结构结合了视觉特征处理模块和音频-视觉融合模块，能够在保持线性复杂度的同时，高效地处理长时序语音信号。Mamba结构的核心优势在于其对长序列数据的处理能力，它能够同时捕捉语音信号的局部特征和全局信息，从而提升提取的准确性和清晰度。相比于传统的卷积网络和循环网络，Mamba结构在处理长时序语音信号时表现出更高的效率和更低的计算成本。

为了验证MC-Mamba模型的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验评估。其中包括VoxCeleb2和LRS2数据集。VoxCeleb2是一个大规模的音频-视觉数据集，涵盖了来自YouTube视频的大量语音和面部图像。该数据集的训练集包含5,994个身份和超过100万条语音片段，测试集则包含118个身份和超过30,000条语音片段。LRS2数据集则主要用于唇部运动与语音内容的匹配研究，包含大量的视频和语音数据。

实验结果表明，MC-Mamba模型在多个方面优于现有的其他先进模型。首先，在语音质量方面，MC-Mamba能够更有效地保留原始语音的波形信息，从而提高提取后的语音清晰度。其次，在处理长时序语音信号时，MC-Mamba表现出更强的建模能力，能够同时捕捉语音的局部特征和全局上下文信息。此外，模型在处理多模态数据时的异构性问题也得到了显著缓解，这主要得益于其对内容一致性和身份一致性机制的融合。

值得注意的是，MC-Mamba模型在设计过程中特别考虑了实际应用中的数据获取限制。例如，在利用视觉信息进行目标说话人提取时，许多现有方法依赖于额外的文本标注数据，这在实际场景中可能并不容易获得。而MC-Mamba则通过使用预训练的音频-视觉匹配网络，实现了无需文本标注数据的视觉特征提取。这种方法不仅降低了数据获取的难度，还提高了模型的实用性和可扩展性。

此外，本文还对不同视觉特征提取方法进行了比较实验。结果显示，MC-Mamba在视觉特征提取方面表现出更高的准确性和稳定性。这主要得益于其对内容一致性与身份一致性机制的双重考虑，使得模型能够在不同模态之间建立更紧密的联系。同时，模型在处理长时序语音信号时，能够有效减少计算复杂度，提高处理效率，从而更好地适应实际应用场景的需求。

在实际应用中，MC-Mamba模型的跨模态特性使其能够广泛应用于各种语音处理任务。例如，在嘈杂环境中，通过结合视觉信息，模型可以更准确地识别目标说话人的语音，从而提高语音识别的准确性。在会议记录或实时语音监控场景中，MC-Mamba能够利用视频中的面部信息，帮助系统更高效地提取目标说话人的语音，减少对音频信号的依赖。此外，该模型还能够应用于歌词转录、语音增强以及人机交互等场景，为语音处理技术的发展提供了新的思路和方法。

总体而言，MC-Mamba模型在目标说话人提取领域展现出了显著的优势。它通过引入多一致性机制，有效缓解了音频与视觉模态之间的异构性问题，同时利用Mamba结构实现了对长时序语音信号的高效处理。这种设计不仅提高了模型的提取性能，还增强了其在实际应用中的适用性。随着语音处理技术的不断发展，MC-Mamba模型的提出为未来的研究提供了新的方向，也为实际场景中的语音提取任务提供了更可靠的解决方案。