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Gammatone域特征在IRM-DBN语音增强中的有效性研究
被引量:
1
1
作者
王卫梅
王雁
贾海蓉
《内蒙古大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第6期666-673,共8页
对于在噪声背景下的深度学习来说,好的特征提取能极大地提高语言增强的性能.研究在深度信念网络中,以目前性能最好的理想浮值掩蔽为学习目标,验证Gammatone域特征的语音增强效果优于其他域特征.首先,分别提取在不同噪声不同信噪比下的基...
对于在噪声背景下的深度学习来说,好的特征提取能极大地提高语言增强的性能.研究在深度信念网络中,以目前性能最好的理想浮值掩蔽为学习目标,验证Gammatone域特征的语音增强效果优于其他域特征.首先,分别提取在不同噪声不同信噪比下的基于Gammatone域的语音特征,根据纯净语音和噪声计算得到初始理想浮值掩蔽;其次,采用深度信念网络作为学习模型,从训练带噪语音特征中学习得到估计的理想浮值掩蔽;最后,利用测试语音特征和估计的理想浮值掩蔽合成增强语音,分析所用特征的有效性.实验结果表明:基于Gammatone域的语音特征比其他域特征的各种性能评价指标值更高,明显提高了语音质量,增强效果更佳.
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关键词
特征提取
深度信念网络
理想浮值掩蔽
Gammatone域
语音增强
下载PDF
职称材料
题名
Gammatone域特征在IRM-DBN语音增强中的有效性研究
被引量:
1
1
作者
王卫梅
王雁
贾海蓉
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《内蒙古大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第6期666-673,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61371193)
山西省自然科学基金项目(201701D121058)
文摘
对于在噪声背景下的深度学习来说,好的特征提取能极大地提高语言增强的性能.研究在深度信念网络中,以目前性能最好的理想浮值掩蔽为学习目标,验证Gammatone域特征的语音增强效果优于其他域特征.首先,分别提取在不同噪声不同信噪比下的基于Gammatone域的语音特征,根据纯净语音和噪声计算得到初始理想浮值掩蔽;其次,采用深度信念网络作为学习模型,从训练带噪语音特征中学习得到估计的理想浮值掩蔽;最后,利用测试语音特征和估计的理想浮值掩蔽合成增强语音,分析所用特征的有效性.实验结果表明:基于Gammatone域的语音特征比其他域特征的各种性能评价指标值更高,明显提高了语音质量,增强效果更佳.
关键词
特征提取
深度信念网络
理想浮值掩蔽
Gammatone域
语音增强
Keywords
feature extraction
deep belief network
ideal ratio mask
Gammatone domain
speech enhancement
分类号
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Gammatone域特征在IRM-DBN语音增强中的有效性研究
王卫梅
王雁
贾海蓉
《内蒙古大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
1
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职称材料
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