【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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四川大学科研资助项目(0020505501744)
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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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