【摘 要】
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基于深度学习的单声道语音分离需要计算时频掩蔽,但现有方法中时频掩蔽是不可学习的,也没有封装到深度学习中进行优化,且通常依赖于使用维纳滤波法做后续处理。本文提出基于
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2013B011304008,2013B090600031);佛山市产学研专项资金项目(2012HC100195)
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基于深度学习的单声道语音分离需要计算时频掩蔽,但现有方法中时频掩蔽是不可学习的,也没有封装到深度学习中进行优化,且通常依赖于使用维纳滤波法做后续处理。本文提出基于生成对抗网络的语音分离方法,在语音生成阶段引入一种递归推导算法和稀疏编码改进时频掩蔽的生成,并接入判别器进行分类,降低信号源间的扰动,且省去了上述提到的维纳滤波法做后续处理的过程。与现有方法进行实验对比表明,该方法在SDR和SIR分离指标上分别提高了6.20dB和5.00dB。
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