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基于DNN-LSTM的VAD算法
被引量:
8
1
作者
张雪英
牛溥华
高帆
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期509-515,共7页
基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的语音活动性检测(voice activity detection,VAD)忽略了声学特征在时间上的相关性,在带噪环境下性能会明显下降。该文提出了一种基于深度神经网络和长短时记忆单元(long-short term mem...
基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的语音活动性检测(voice activity detection,VAD)忽略了声学特征在时间上的相关性,在带噪环境下性能会明显下降。该文提出了一种基于深度神经网络和长短时记忆单元(long-short term memory,LSTM)的混合网络结构应用于VAD问题。进一步对语音帧的动态信息加以分析利用,同时结合DNN-LSTM结构使用一种基于上下文信息的代价函数用于网络训练。实验语料基于TIDIGITS语音库,使用Noisex-92噪声库加噪。实验结果表明:在不同噪声环境下基于DNN-LSTM的VAD方法比基于DNN的VAD方法性能更好,新的代价函数比传统的代价函数更适用于该文提出的算法。
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关键词
语音活动性检测(VAD)
深度神经网络(DNN)
长短时记忆单元(LSTM)
原文传递
题名
基于DNN-LSTM的VAD算法
被引量:
8
1
作者
张雪英
牛溥华
高帆
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期509-515,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371193)
国家级大学生创新创业训练项目(201610112007)
文摘
基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的语音活动性检测(voice activity detection,VAD)忽略了声学特征在时间上的相关性,在带噪环境下性能会明显下降。该文提出了一种基于深度神经网络和长短时记忆单元(long-short term memory,LSTM)的混合网络结构应用于VAD问题。进一步对语音帧的动态信息加以分析利用,同时结合DNN-LSTM结构使用一种基于上下文信息的代价函数用于网络训练。实验语料基于TIDIGITS语音库,使用Noisex-92噪声库加噪。实验结果表明:在不同噪声环境下基于DNN-LSTM的VAD方法比基于DNN的VAD方法性能更好,新的代价函数比传统的代价函数更适用于该文提出的算法。
关键词
语音活动性检测(VAD)
深度神经网络(DNN)
长短时记忆单元(LSTM)
Keywords
voice activity detectionl deep neural network
long-shortterm memory
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DNN-LSTM的VAD算法
张雪英
牛溥华
高帆
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
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