【摘 要】
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采用长短时记忆网络进行语音分离,可以很好地利用语音信号的时序相关性,提升分离语音的可懂度,但同时带来计算复杂、训练耗时长等问题,且在语音感知评价提升方面效果不佳。针
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(201701D121058)。
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采用长短时记忆网络进行语音分离,可以很好地利用语音信号的时序相关性,提升分离语音的可懂度,但同时带来计算复杂、训练耗时长等问题,且在语音感知评价提升方面效果不佳。针对此问题,使用参数更少的单元结构对模型进行优化,缩短训练时间;为进一步提升目标语音的语音质量和可懂度,结合自注意力机制对模型输入特征进行优化,抑制噪声主导时频单元对分离结果的影响。为了更好地匹配语音分离的各性能指标,提出与语音评价指标相关的损失函数,并将其运用到训练准则中,用于改进系统性能。通过实验证明,经过多方面优化后的语音分离系统,不仅可以
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