特征联合优化深度信念网络的语音增强算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：rockman27

【摘要】

：

针对深度信念网络(Deep Believe Network,DBN)模型泛化能力较弱,导致语音增强效果不佳的问题,提出了一种特征联合优化的回归DBN语音增强算法。该算法对语音和噪声不做任何假

【作者】

：

王雁贾海蓉吉慧芳王卫梅

【机构】

：

太原理工大学信息与计算机学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2019年9期

【关键词】

：

深度信念网络语音增强联合优化回归

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61371193);山西省自然科学基金(No.201701D121058)

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针对深度信念网络(Deep Believe Network,DBN)模型泛化能力较弱,导致语音增强效果不佳的问题,提出了一种特征联合优化的回归DBN语音增强算法。该算法对语音和噪声不做任何假设。该算法分别提取语音信号的LMPS(Log-Mel frequency Power Spectrum)和MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征。LMPS用于直接重构增强语音,保证了语音听觉质量,MFCC作为辅助次级特征。将两种特征联合输入到DBN体系中对网络参数进行优化

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