语音增强与检测的多任务学习方法研究

王师琦; 曾庆宁; 龙超; 熊松龄; 祁潇潇

首页> 中文期刊> 《计算机工程与应用》 >语音增强与检测的多任务学习方法研究

语音增强与检测的多任务学习方法研究

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

在许多语音信号处理的实际应用中,都要求系统能够低延迟地实时处理多个任务,并且对噪声要有很强的鲁棒性.针对上述问题,提出了一种语音增强和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)的多任务深度学习模型.该模型通过引入长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,构建了一个适合于实时在线处理的因果系统.基于语音增强和VAD的强相关性,该模型以硬参数共享的方式连接了两个任务的输出层,不仅减少了计算量,还通过多任务学习提高了任务的泛化能力.实验结果表明,相较串行处理两个任务的基线模型,多任务模型在语音增强结果非常相近、VAD结果更优的情况下,其速度快了44.2％,这对于深度学习模型的实际应用和部署将具有重要的意义.

著录项

来源
《计算机工程与应用》 |2021年第20期|197-202|共6页
作者
王师琦; 曾庆宁; 龙超; 熊松龄; 祁潇潇;
展开▼
作者单位

桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林 541004;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音增强;
关键词
多任务学习; 深度学习; 语音增强; 语音活动检测;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 一种基于多任务学习的语音关键词检测与定位方法研究 [J] . 孙渊 ,王金明 ,汪鹏 . 通信技术 . 2021,第008期
2. 基于多任务学习的全景分割方法研究 [J] . 李永慧 ,张丽红 . 测试技术学报 . 2020,第006期
3. 基于多任务学习的轨道车辆轴承异常检测方法 [J] . 蒋雨良 ,曾大懿 ,邹益胜 . 铁道科学与工程学报 . 2021,第005期
4. 基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子图像检测 [J] . 黄玲 ,赵锴 ,李继东 . 电测与仪表 . 2021,第004期
5. 基于多任务学习的微博谣言检测方法 [J] . 沈瑞琳 ,潘伟民 ,彭成 . 计算机工程与应用 . 2021,第024期
6. 自适应语音增强方法研究 [C] . Li Guohui ,李国辉 ,Tang Min . 第21届全国多媒体技术、第8届全国普适计算、第8届全国人机交互联合学术会议 . 2012
7. 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 [A] . 项前 . 2020

语音增强与检测的多任务学习方法研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅