【摘 要】
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为了进一步提高基于深度学习的语音增强方法在未知噪声下的性能,本文从神经网络的结构出发展开研究.基于在时间与频率两个维度上,语音和噪声信号的局部特征都具有强相关性的
【机 构】
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山东理工大学计算机科学与技术学院,烟台大学光电信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701286,61473179);山东省自然科学基金(ZR2015FL003,ZR2014FM007,ZR2017MF047)资助~~
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为了进一步提高基于深度学习的语音增强方法在未知噪声下的性能,本文从神经网络的结构出发展开研究.基于在时间与频率两个维度上,语音和噪声信号的局部特征都具有强相关性的特点,采用深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)建模来表示含噪语音和纯净语音之间的复杂非线性关系.通过设计有效的训练特征和训练目标,并建立合理的网络结构,提出了基于深度卷积神经网络的语音增强方法.实验结果表明,在未知噪声条件下,本文方法相比基于深度神经网络(Deep neural network,DNN)的方法在语音质量和可懂度两种指标上都有明显提高.
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