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基于临界频带的交互性双支路单通道语音增强模型被引量：3: 1; 作者叶中付赵紫微于润祥《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第2期262-273,共12页; 针对目前主流的双支路单通道语音增强方法只关注全频带信息而忽略子频带信息这一问题,设计了一种基于人耳临界频带的交互性双支路模型。主要做法为,在复数谱支路上实施模拟人耳临界频带的划分方法对信号进行分频带处理,提取子带信息;在... 展开更多; 关键词临界频带交互性子带双支路单通道语音增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法综述被引量：2: 2; 作者叶中付朱媛媛贾翔宇《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第4期645-652,共8页; 如何从带噪语音信号中恢复出干净的语音信号一直都是信号处理领域的热点问题。近年来研究者相继提出了一些基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法,这些算法利用语音信号在时频域上的稀疏特性,通过学习训练数据样本的结构特征和规... 展开更多; 关键词单通道语音增强稀疏表示字典学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于并行卷积循环网络的单通道语音增强系统被引量：5: 3; 作者李鑫元黄鹤鸣《计算机工程与设计》北大核心 2023年第4期1181-1188,共8页; 为提升语音增强系统的收敛速度和泛化性,降低对训练数据的要求,提出一种基于并行卷积循环网络的语音增强系统。在卷积循环网络的基础上,使用归一化门控线性单元提升性能和收敛速度;使用并行循环层结构同时处理原始语音特征和经过编码器... 展开更多; 关键词语音增强单通道语音增强深度学习卷积循环网络并行网络门控线性单元低资源训练; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多维注意力机制的单通道语音增强方法被引量：1: 4; 作者姚瑶杨吉斌 +2 位作者张雄伟陈乐乐范君怡《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期669-679,共11页; 基于深度学习的单通道语音增强技术能有效改善语音增强的质量,但在低信噪比环境下,语音增强的效果不能令人满意.为了改善低信噪比下单通道语音增强的质量,提出一种多维注意力机制(Multi-Dimensional Attention Mechanism,MDAM),通过将... 展开更多; 关键词单通道语音增强多维注意力通道注意力 TRANSFORMER; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进NMF单通道语音增强算法被引量：1: 5; 作者张星《机械设计与制造》北大核心 2019年第1期268-271,共4页; 针对语音与噪声在频带内存在高度重叠而使传统方法性能下降的问题,提出了一种单麦克风信道的改进NMF语音增强算法,算法在传统非负矩阵分解方法计算的用于增强的语音和噪声的基矩阵基础上,通过对数谱估计方法对时频谱图中的语音存在概率... 展开更多; 关键词单通道语音增强语音存在概率非负矩阵分解对数谱估计无监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于临界频带的交互性双支路单通道语音增强模型被引量：3: 1; 作者叶中付赵紫微于润祥; 机构中国科学技术大学电子工程与信息科学系语音及语言信息处理国家工程研究中心; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第2期262-273,共12页; 基金国家自然科学基金(61671418)。; 文摘针对目前主流的双支路单通道语音增强方法只关注全频带信息而忽略子频带信息这一问题,设计了一种基于人耳临界频带的交互性双支路模型。主要做法为,在复数谱支路上实施模拟人耳临界频带的划分方法对信号进行分频带处理,提取子带信息;在幅度补偿支路上直接对信号的全频带进行处理,提取全频带信息。复数谱支路负责初步恢复干净语音的幅度和相位,同时,该支路上学到的子带中间特征会被特定的模块传递给幅度补偿支路进行补偿;幅度补偿支路上的输出会对复数谱支路上输出的幅度做进一步的补偿,达到恢复干净语音频谱的目的。实验结果表明,提出的模型在恢复语音质量和可懂度方面优于其他先进的单通道语音增强模型。; 关键词临界频带交互性子带双支路单通道语音增强; Keywords critical frequency band interactive subband dual-branch monaural speech enhancement; 分类号 TN912.35 [电子电信—通信与信息系统] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法综述被引量：2: 2; 作者叶中付朱媛媛贾翔宇; 机构中国科学技术大学信息科学技术学院; 出处《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第4期645-652,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61671418); 文摘如何从带噪语音信号中恢复出干净的语音信号一直都是信号处理领域的热点问题。近年来研究者相继提出了一些基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法,这些算法利用语音信号在时频域上的稀疏特性,通过学习训练数据样本的结构特征和规律来构造相应的字典,再对带噪语音信号进行投影以估计出干净语音信号。针对训练样本与测试数据不匹配的情况,有监督类的非负矩阵分解方法与基于统计模型的传统语音增强方法相结合,在增强阶段对语音字典和噪声字典进行更新,从而估计出干净语音信号。该文首先介绍了单通道情况下语音增强的信号模型,然后对 4种典型的增强方法进行了阐述,最后对未来可能的研究热点进行了展望。; 关键词单通道语音增强稀疏表示字典学习; Keywords Single-channel speech enhancement Sparse representation Dictionary learning; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于并行卷积循环网络的单通道语音增强系统被引量：5: 3; 作者李鑫元黄鹤鸣; 机构青海师范大学计算机学院青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2023年第4期1181-1188,共8页; 基金国家自然科学基金项目(62066039)。; 文摘为提升语音增强系统的收敛速度和泛化性,降低对训练数据的要求,提出一种基于并行卷积循环网络的语音增强系统。在卷积循环网络的基础上,使用归一化门控线性单元提升性能和收敛速度;使用并行循环层结构同时处理原始语音特征和经过编码器处理后的语音特征,通过后处理模块处理并行结构的输出。在THCHS30和LibriSpeech语音库及NOISEX92和PNL100 NS噪声库上的实验结果表明,与多个目前最先进的语音增强系统相比,该方法获得了最高36.92%的性能提升和62.36%的收敛速度提升。; 关键词语音增强单通道语音增强深度学习卷积循环网络并行网络门控线性单元低资源训练; Keywords speech enhancement monaural speech enhancement deep learning convolutional recurrent networks parallel networks gated linear unit low-resource training; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多维注意力机制的单通道语音增强方法被引量：1: 4; 作者姚瑶杨吉斌张雄伟陈乐乐范君怡; 机构陆军工程大学指挥控制工程学院中国科学院声学研究所东海研究站; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期669-679,共11页; 基金国家自然科学基金(62071484) 陆军工程大学基础前沿项目(KYZYJKQTZQ23001)。; 文摘基于深度学习的单通道语音增强技术能有效改善语音增强的质量,但在低信噪比环境下,语音增强的效果不能令人满意.为了改善低信噪比下单通道语音增强的质量,提出一种多维注意力机制(Multi-Dimensional Attention Mechanism,MDAM),通过将通道注意力和全局、局部时间注意力进行级联,充分挖掘深度神经网络各通道间语音特征的长短时相关性.在此基础上,设计了基于多维注意力机制的时域语音增强网络MDAM-Net,采用跳跃连接的编解码结构获取深层语音特征,并采用MDAM充分关注干净语音特征在网络通道间、时间方向上全局与局部范围的变化差异,可以更好地建模语音特征的上下文联系.仿真实验的结果表明,在保持较低模型参数量条件下,MDAM-Net在VoiceBank-DEMAND公开数据集上增强语音的PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)评分可以达到3.25.在低信噪比条件下,增强语音质量显著优于已有的单通道语音增强模型.; 关键词单通道语音增强多维注意力通道注意力 TRANSFORMER; Keywords single⁃channel speech enhancement multi⁃dimensional attention channel attention Transformer; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进NMF单通道语音增强算法被引量：1: 5; 作者张星; 机构阿拉善职业技术学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2019年第1期268-271,共4页; 基金国家自然科学基金(61271444); 文摘针对语音与噪声在频带内存在高度重叠而使传统方法性能下降的问题,提出了一种单麦克风信道的改进NMF语音增强算法,算法在传统非负矩阵分解方法计算的用于增强的语音和噪声的基矩阵基础上,通过对数谱估计方法对时频谱图中的语音存在概率进行估计,以此对NMF识别基进行自适应补偿,从而提高识别基语音增强性能,然后通过残差消除进一步提高语音质量,实验结果表明,与传统的基于单通道的NMF方法相比,文中算法获得了更好的语音增强性能。; 关键词单通道语音增强语音存在概率非负矩阵分解对数谱估计无监督学习; Keywords Single-channel Speech Enhancement Spectrotemporal Speech Presence Probability Nonnegative Matrix Factorization Log-spectral Amplitude Unsupervised Learning Method; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于临界频带的交互性双支路单通道语音增强模型	叶中付赵紫微于润祥	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法综述	叶中付朱媛媛贾翔宇	《应用声学》 CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于并行卷积循环网络的单通道语音增强系统	李鑫元黄鹤鸣	《计算机工程与设计》北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多维注意力机制的单通道语音增强方法	姚瑶杨吉斌张雄伟陈乐乐范君怡	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进NMF单通道语音增强算法	张星	《机械设计与制造》北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料