基于CycleGAN的非平行语音去噪方法

韩灿灿; 李志华; 徐睿

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基于CycleGAN的非平行语音去噪方法

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针对语音去噪问题,提出一种基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的方法来对声音场景中的语音进行去噪.该方法把CycleGAN的网络模型与不同领域间的语音转换技术进行结合与优化,通过提取语音频谱包络特征,对语音进行编码与解码的处理,旨在用先进的生成技术实现语音端到端的去噪,从而简化语音去噪过程中带来的高阶差异问题,同时泛化其应用场景.通过对非平行数据集和平行数据集进行训练与测试,主要比较该方法与传统CycleGAN的语音去噪方法下的去噪效果,由实验结果得到PESQ、NR、SSNR这3项指标分别相对提高了8.49％、6.53％、23.30％,有效地解决了实际场景中的非平行语音去噪问题.

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来源
《计算机与现代化》 |2021年第2期|73-77|共5页
作者
韩灿灿; 李志华; 徐睿;
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作者单位

河海大学能源与电气学院江苏南京211100;

河海大学能源与电气学院江苏南京211100;

河海大学能源与电气学院江苏南京211100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
语音去噪; 循环生成对抗网络; 语音转换; 非平行数据集;

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