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中原大學 電機工程學系 張政元所指導 張廷祐的 使用六麥克風圓形陣列的多通道新型深度學習語音增強算法的比較 （2021），提出1K 麥克風關鍵因素是什麼，來自於多通道語音增強、U-net、長短時記憶、編碼器-解碼器。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 王家慶所指導 范俊的 單負源分離與非負矩陣分解和深度學習 （2017），提出因為有 深度學習、源分離、非負矩陣分解的重點而找出了 1K 麥克風的解答。

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使用六麥克風圓形陣列的多通道新型深度學習語音增強算法的比較

為了解決1K 麥克風的問題，作者張廷祐 這樣論述：

本論文比較了兩種深度學習多通道語音增強功能，以選擇最適合的演算法在動態環境中檢測和抑制背景噪音。隨著冠狀病毒導致人們必須在家工作和線上學習，使用減少背景噪音的會議麥克風已成為企業和家庭使用的必要條件。深度學習模型透過多項模擬進行測試，其中性能最佳的模型是使用Raspberry Pi結合 ReSpeaker-6 圓形麥克風，根據麥克風陣列的基本特徵生成數據集，並為模型使用不同的損失函數，模擬結果驗證具有損失函數 Si-SNR 的 EaBNet在多通道語音增強模型的性能是最好的，其中 Objective Perpetual Score 包含了四種不同的指標PESQ、STOI、E-STOI 和 S

I-SNR分別為 2.48015、0.89435、0.81020 和 17.35456。該模型還可以在實際環境中執行，實時因子為 0.7857， 本實驗針對1000個數據集訓練 EaBNet 模型的有效性，但支持者建議在未來的研究中使用多個更完整的數據集對模型進行訓練，以確保實驗結果的完整性和準確性。

單負源分離與非負矩陣分解和深度學習

為了解決1K 麥克風的問題，作者范俊 這樣論述：

單通道聲源分離(SCSS)的目的是準確地將特定的信號從混和的訊號中分離出來，如:從伴奏中提取聲音，區分男女。當只有單一個麥克風可用時，訓練數據會非常有限的，則問題就很難解決。本文提出一個改進現有方法的新方法，以在單通道源分離中獲得更好的性能。為解決SCSS問題，採用了事前訓練模型和先驗特徵的監督方法。本文提出的方法是非負矩陣分解(NMF)、深度遞歸神經網路(DRNN)和流形正則化(manifold regularization)相結合。深度神經網路近年來得到了廣泛的應用，在物件識別、圖像分類、聲音識別、圖像生成、尤其是單聲源分離等領域都有廣泛的應用。然而，基於神經網路(DNN)的聲源分離忽略

了語音信號的時序連續性，不考慮輸入資料的幾何結構。因為深度神經網路將輸入資料視為獨立的訊息序列。為解決這些問題，本文提出了一種新的基於神經網路的聲源分離方法，即DNN和一層遞迴神經網路(RNN)的結合。此外，NMF附加到DRNN上的先前資訊迫使輸出信號更類似於先前資訊，從而導致集中求解。該方法確保解決方案總是收斂的，並且這些先前訊息可以在某種程度上增強DRNN的訓練過程。流形正則化利用了輸入數據的固有幾何特徵，使其保持完整。從各個來源的乾淨資料中產生的流行(manifold)特性。這篇論文有四個貢獻。首先, 技術發展水平變異的NMFβ-divergence,比傳統的更有效利用學習模式從乾淨音源

。我們將學到的模式合並到DRNN的輸出中，並將先前的資訊作為DRNN輸出的最後一層。在DRNN的訓練過程中，需要確定DRNN輸出和最後一層之間的連接的權重(weight)和偏差(bias)。因為這些特徵的維度相當大，如果DRNN和NMF的特徵不同，我們就能從中獲益。其次，針對DRNN訓練過程中輸入數據的內部結構，提出了多種正則化方法。流形正則化有助於DRNN的特徵更加區分和避免重疊特徵。然後，對軟遮罩(soft mask)和二元遮罩(binary mask)這兩種頻率遮罩進行了測試，以測試其在SCSS中的性能。第四，提出了DRNN、流形正則化和學習模式的新目標函數。MIR-1K資料集的實驗結果

表明，該演算法在信號失真比、信號干擾比、信噪比等方面均優於baselines。

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