【摘 要】
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已有骨导语音增强算法重点关注语音幅度谱增强,在波形合成时会因为相位不匹配导致语音质量下降.为解决该问题,提出了一种融合相位信息的波形网络(WaveNet)模型实现骨导语音增
【机 构】
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火箭军士官学校 青州262500;陆军工程大学 南京210007
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已有骨导语音增强算法重点关注语音幅度谱增强,在波形合成时会因为相位不匹配导致语音质量下降.为解决该问题,提出了一种融合相位信息的波形网络(WaveNet)模型实现骨导语音增强波形生成.该方法以频带扩展WaveNet为基础,融合骨导语音相位谱信息与增强的语音幅度谱作为模型的条件特征,根据融合特征生成增强语音波形,实现了相位信息的有效利用.仿真实验综合对比了群时延谱和瞬时频率偏差谱相位特征,主客观结果表明,不论是采用串联融合还是卷积融合方式,骨导语音相位信息均有效补充了原有幅度谱条件特征,改善了语音增强效果.利用串联方式融合群时延谱特征可得到最佳结果,相比于原始骨导语音,平均意见得分(MOS)提升了约54.3％.
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