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語(yǔ)音增強
語(yǔ)音增強 文章 進(jìn)入語(yǔ)音增強技術(shù)社區
基于自適應軟掩模的語(yǔ)音混合特征增強分析
- 為了提高語(yǔ)音混合特征增強效果，設計了一種以自適應軟掩模與混合特征共同分析算法來(lái)實(shí)現。以混合特征分析可以消除單一梅爾域濾波器無(wú)法提供高頻特征的缺陷。研究結果表明：選擇融合相位自適應軟掩模方式時(shí)，能夠最大程度去除背景噪聲。以本文融合相位差自適應軟掩?？梢垣@得比IRM更顯著(zhù)優(yōu)勢，經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理的語(yǔ)音特征與學(xué)習目標構建得到的語(yǔ)音增強算法能夠促進(jìn)語(yǔ)音質(zhì)量的明顯提升。以自適應軟掩模與混合特征訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理獲得優(yōu)秀的信 噪比，達到更優(yōu)的算法性能。
- 關(guān)鍵字： 202308 語(yǔ)音增強 自適應軟掩模 DNN 混合特征
基于聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法
- 針對損失函數計算過(guò)程加入關(guān)于人耳聽(tīng)覺(jué)數據的基礎上，設計了一種聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法。研究結果表明：本文設計的混合損失函數實(shí)現增強語(yǔ)音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機制后能夠促進(jìn)背景噪音的進(jìn)一步減弱，從而獲得更高可懂度。綜合運用聯(lián)合損失函數并融合注意力機制后，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )獲得更優(yōu)質(zhì)量增強語(yǔ)音。利用注意力機制提取特征參數以及結合聯(lián)合損失函數進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化能夠促進(jìn)增強語(yǔ)音質(zhì)量的提升并達到更高的可懂度。
- 關(guān)鍵字： ?202306 語(yǔ)音增強 聯(lián)合損失函數 聽(tīng)覺(jué) 語(yǔ)音失真
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語(yǔ)音增強介紹
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