一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法

袁文浩; 梁春燕; 夏斌; 孙文珠

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一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法

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摘要

在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换(STFT)的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个同步估计纯净语音STFT的实部和虚部特征的多任务学习模型,实现了对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,相比仅考虑幅度估计的方法,本文方法具有更好的噪声抑制能力,在低信噪比条件下,显著提高了语音增强性能.

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来源
《电子学报》 |2018年第10期|2359-2366|共8页
作者
袁文浩; 梁春燕; 夏斌; 孙文珠;
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作者单位

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255000;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255000;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255000;

山东理工大学计算机科学与技术学院;

山东淄博255000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
语音增强; 相位估计; 幅度估计; 深度卷积神经网络;

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