【摘 要】
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基于深度神经网络的语音分离方法大都在频域上进行训练,并且在训练过程中往往只关注目标语音特征,不考虑干扰语音特征。为此,提出了一种基于生成对抗网络联合训练的语音分离
【基金项目】
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国家自然科学基金(41364002)
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基于深度神经网络的语音分离方法大都在频域上进行训练,并且在训练过程中往往只关注目标语音特征,不考虑干扰语音特征。为此,提出了一种基于生成对抗网络联合训练的语音分离方法。该方法以时域波形作为网络输入,保留了信号时延导致的相位信息。同时,利用对抗机制,使生成模型和判别模型分别训练目标语音和干扰语音的特征,提高了语音分离的有效性。实验中,采用Aishell数据集进行对比测试。结果表明,本文所提方法在三种信噪比条件下都有良好的分离效果,能更好地恢复出目标语音中的高频频段信息。
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