基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究

陈建明; 梁志成

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基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究

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提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)预处理和深度神经网络的语音增强算法,首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解,获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量,然后从各IMF中提取时域的信号特征,组成特征向量,输入神经网络中进行训练。实验表明:该算法与经典无监督算法比,无需任何假设条件,可以较好地学习带噪语音和纯净语音之间复杂的非线性关系,在语音质量和可懂度方面优势明显,显示了深度神经网络在语音增强方面的独特作用。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2019年第6期|P.96-103|共8页
作者
陈建明; 梁志成;
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作者单位

[1]陆军装甲兵学院信息通信系;

北京100072;

[1]陆军装甲兵学院信息通信系;

北京100072;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类语音增强;
关键词
语音增强; EEMD分解; 语音信号特征提取; 深度神经网络; 语音质量; 可懂度;

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