文献类型：期刊文章

作　　者：柏梁泽[1] 高勇[2]

BAI Liangze;GAO Yong(College of Electronics and Information Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China)

机构地区：[1]四川大学电子信息学院,四川成都610065 [2]四川大学电子信息学院通信教研室,四川成都610065

出　　处：《无线电工程》

基　　金：四川大学科研资助项目(0020505501744)。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：12

起止页码：1055-1062

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对语音声学特征和网络的设计两方面进行优化。引入了一种声学特征卷积平滑耳蜗谱,组合了3个不同平滑度的耳蜗谱,能够有效捕捉语音局部和整体信息。网络结构上,使用深度双向长短时记忆网络可以有效提高网络的学习能力。采用一种后处理差分平均滤波,提高了特征参数在语音增强中的效果。实验结果表明,相比于传统算法和深度学习的方法,增强后的语音不管是清晰度还是质量都有显著提升。

关 键 词：语音增强 卷积平滑耳蜗谱  深度双向长短时记忆网络  差分平均滤波  

分 类 号：TN912.3]