ICASSP 2021 Acoustic Echo Cancellation Challenge

ICASSP 2021声学回声消除挑战旨在刺激声学回声消除 (AEC) 领域的研究，该领域是语音增强的重要组成部分，并且仍然是音频通信和会议系统中的首要问题。最近的许多AEC研究报告了在训练和测试样本来自相同基础分布的合成数据集上的良好性能。但是，AEC的性能通常会在真实记录中显着下降。此外，在现实环境中存在背景噪声和混响的情况下，大多数常规客观指标 (例如回声回波损耗增强 (ERLE) 和语音质量的感知评估 (PESQ)) 与主观语音质量测试没有很好的相关性。在这个挑战中，我们开源了两个大型数据集，以在单谈和双谈场景下训练AEC模型。这些数据集包括来自2,500多个真实音频设备和真实环境中的人类扬声器以及合成数据集的记录。我们开源了两个大型测试集，我们开源了一个在线主观测试框架，供研究人员快速测试他们的结果。这项挑战的获胜者将根据在所有不同的单谈和双谈场景中获得的平均平均意见得分 (MOS) 进行选择。