论文部分内容阅读
语音增强技术就是要抑制噪声,从带噪语音信号中尽可能的提取纯净的语音信号,提升其可懂度和清晰度。神经网络能够模拟人脑的工作原理,具有自学习能力和强大的非线性映射能力,故采取BP神经网络以及深度学习两种主流模型来展开研究,在此基础上研究了基于深度学习的反馈网络语音增强方法。通过对神经网络重复预训练和自学习,使之可以实现从带噪语音幅度谱到噪声幅度谱的非线性映射,同时训练了多个阈值和权重下的深度网络。通过真并对比其性能取得了很好的去噪效果。