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Speech Enhancement Based on Analysis-Synthesis Framework with Improved Parameter Domain Enhancement

机译：基于改进参数域增强的分析综合框架的语音增强

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This paper presents a speech enhancement approach based on analysis-synthesis framework. An improved multi-band summary correlogram (MBSC) algorithm is proposed for pitch estimation and voiced/unvoiced (V/UV) detection. The proposed pitch detection algorithm achieves a lower pitch detection error compared with the reference algorithm. The denoising autoencoder (DAE) is applied to enhance the line spectrum frequencies (LSFs). The reconstruction loss could be decreased compare with the swallow model. The proposed approach is evaluated using the perceptual evaluation of speech quality (PESQ) and the experimental results show that the proposed approach improves the performance of speech enhancement compared with the conventional speech enhancement approach. In addition, it could be applied to parametric speech coding even at low bit rate and low signal-noise ratio (SNR) environments.
机译：本文提出了一种基于分析综合框架的语音增强方法。提出了一种改进的多频带摘要相关图算法（MBSC），用于基音估计和浊音/清音（V / UV）检测。与参考算法相比，提出的基音检测算法实现了较低的基音检测误差。去噪自动编码器（DAE）用于增强线频谱频率（LSF）。与吞咽模型相比，重建损失可以减少。使用语音质量的感知评估（PESQ）对所提出的方法进行了评估，实验结果表明，与传统的语音增强方法相比，所提出的方法提高了语音增强的性能。另外，即使在低比特率和低信噪比（SNR）环境下，它也可以应用于参数语音编码。

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