【摘 要】
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针对现阶段大多数的监督性语音增强网络无法处理高度非结构化特性的相位谱的问题,提出一种基于多目标深度神经网络的相位谱估计的语音增强方法。将对非结构化相位的估计转化
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,太原理工大学物理与光电工程学院
【基金项目】
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山西省重点研发计划基金项目(高新技术领域)(201803D121057),山西省自然科学基金面上基金项目(201701D121009),山西省回国留学人员科研基金项目(2017-031)
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针对现阶段大多数的监督性语音增强网络无法处理高度非结构化特性的相位谱的问题,提出一种基于多目标深度神经网络的相位谱估计的语音增强方法。将对非结构化相位的估计转化为对相位谱补偿(PSC)的估计,在训练阶段将PSC中的补偿因子作为训练目标之一,达到直接估计相位的目的;在此基础上,结合信噪比(SNR)改进PSC,提高PSC在非平稳噪声下估计目标语音相位的准确度;建立一个同步估计幅度谱掩蔽和相位谱补偿为训练目标的多任务学习模型,实现对幅度和相位的同步估计。实验结果表明,联合估计幅度和相位的增强模型具有更好的去噪能
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