【摘 要】
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目前,一种主流的语音增强方法是利用STFT(short-time Fourier transform,短时傅里叶变换)提取语音的时频域特征,再对语音特征进行时序建模.但是,当语音特征序列较长时,一般的深度学习模型很难对其进行有效建模.本文考虑到DPRNN(dual-path recurrent neural network,双路循环神经网络)能够对较长的语音信号序列进行合理建模,提出了基于时频域特征与DPRNN的语音增强方法.该方法首先用STFT提取语音时频域特征,然后将提取到的语音特征送入DPRNN网络
【机 构】
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江苏大学卓越学院,镇江 212000;江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江 212000
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目前,一种主流的语音增强方法是利用STFT(short-time Fourier transform,短时傅里叶变换)提取语音的时频域特征,再对语音特征进行时序建模.但是,当语音特征序列较长时,一般的深度学习模型很难对其进行有效建模.本文考虑到DPRNN(dual-path recurrent neural network,双路循环神经网络)能够对较长的语音信号序列进行合理建模,提出了基于时频域特征与DPRNN的语音增强方法.该方法首先用STFT提取语音时频域特征,然后将提取到的语音特征送入DPRNN网络进行时序建模,最后通过ISTFT(inverse short-time Fourier transform,短时逆傅里叶变换)进行语音重建,从而完成单通道的语音增强任务.在VBD数据集上得到的实验结果表明,该方法能够显著提高语音质量并且有效消除低频段噪声,PESQ(perceptual evaluation of speech quality,客观语音质量评价)指标达到了2.43.
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