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基于Transformer的多麦克风融合降噪算法
1
作者
花嵘
张恒
刘元龙
《软件》
2024年第1期53-55,共3页
多麦克风融合降噪技术旨在降低来自多种麦克风(声学麦克风、光学麦克风、骨传导麦克风)的语音噪声,提高信噪比,从而适应不同环境。针对传统多麦克风融合降噪算法在提取不同通道特征时效果不理想的问题,提出了一种基于Transformer的多麦...
多麦克风融合降噪技术旨在降低来自多种麦克风(声学麦克风、光学麦克风、骨传导麦克风)的语音噪声,提高信噪比,从而适应不同环境。针对传统多麦克风融合降噪算法在提取不同通道特征时效果不理想的问题,提出了一种基于Transformer的多麦克风融合降噪算法。该算法有3个主要步骤,首先采用多头注意力机制使每个通道能够学习到不同的权重,更好地学习通道间的空间特征;其次将获得的通道特征以及原始特征输入到Transformer模型中,生成时域滤波器;最后通过一维卷积操作获得每个通道增强后的语音数据。实验结果表明,提出的算法能够达到更好的降噪效果。
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关键词
TRANSFORMER
多麦克风融合降噪
注意力机制
特征
融合
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职称材料
题名
基于Transformer的多麦克风融合降噪算法
1
作者
花嵘
张恒
刘元龙
机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
西兴(青岛)技术服务有限公司
出处
《软件》
2024年第1期53-55,共3页
基金
西兴技术智能语言系统(02030061003)。
文摘
多麦克风融合降噪技术旨在降低来自多种麦克风(声学麦克风、光学麦克风、骨传导麦克风)的语音噪声,提高信噪比,从而适应不同环境。针对传统多麦克风融合降噪算法在提取不同通道特征时效果不理想的问题,提出了一种基于Transformer的多麦克风融合降噪算法。该算法有3个主要步骤,首先采用多头注意力机制使每个通道能够学习到不同的权重,更好地学习通道间的空间特征;其次将获得的通道特征以及原始特征输入到Transformer模型中,生成时域滤波器;最后通过一维卷积操作获得每个通道增强后的语音数据。实验结果表明,提出的算法能够达到更好的降噪效果。
关键词
TRANSFORMER
多麦克风融合降噪
注意力机制
特征
融合
Keywords
Transformer
multi-microphone fusion noise reduction
attention mechanism
feature fusion
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer的多麦克风融合降噪算法
花嵘
张恒
刘元龙
《软件》
2024
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