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结合卷积平滑耳蜗谱和深度网络的语音增强技术
被引量:
3
1
作者
柏梁泽
高勇
《无线电工程》
2020年第12期1055-1062,共8页
为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对语音声学特征和网络的设计两方面进行优化。引入了一种声学特征卷积平滑耳蜗谱,组合了3个不同平滑度的耳蜗谱,能够有效捕捉语音局部和整体信息。网络结构上,使用深度双向长短...
为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对语音声学特征和网络的设计两方面进行优化。引入了一种声学特征卷积平滑耳蜗谱,组合了3个不同平滑度的耳蜗谱,能够有效捕捉语音局部和整体信息。网络结构上,使用深度双向长短时记忆网络可以有效提高网络的学习能力。采用一种后处理差分平均滤波,提高了特征参数在语音增强中的效果。实验结果表明,相比于传统算法和深度学习的方法,增强后的语音不管是清晰度还是质量都有显著提升。
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关键词
语音增强
卷积平滑耳蜗谱
深度双向长短时记忆网络
差分平均滤波
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职称材料
题名
结合卷积平滑耳蜗谱和深度网络的语音增强技术
被引量:
3
1
作者
柏梁泽
高勇
机构
四川大学电子信息学院
四川大学电子信息学院通信教研室
出处
《无线电工程》
2020年第12期1055-1062,共8页
基金
四川大学科研资助项目(0020505501744)。
文摘
为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对语音声学特征和网络的设计两方面进行优化。引入了一种声学特征卷积平滑耳蜗谱,组合了3个不同平滑度的耳蜗谱,能够有效捕捉语音局部和整体信息。网络结构上,使用深度双向长短时记忆网络可以有效提高网络的学习能力。采用一种后处理差分平均滤波,提高了特征参数在语音增强中的效果。实验结果表明,相比于传统算法和深度学习的方法,增强后的语音不管是清晰度还是质量都有显著提升。
关键词
语音增强
卷积平滑耳蜗谱
深度双向长短时记忆网络
差分平均滤波
Keywords
speech enhancement
convolution smoothing cochleagram
deep bidirectional long short term memory networks
differential average filtering
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合卷积平滑耳蜗谱和深度网络的语音增强技术
柏梁泽
高勇
《无线电工程》
2020
3
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