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基于深度学习的广播电视录音技术与声音转换算法研究
1
作者
白泉
《电声技术》
2025年第1期100-102,共3页
深入研究深度学习辅助的音频增强、噪声去除、语音识别等技术,并建立基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的声音转换模型。通过大量音频数据的训练和迁移检验,给出模型在梅尔倒谱失真、主观语音质量评估及平均意见得分等评...
深入研究深度学习辅助的音频增强、噪声去除、语音识别等技术,并建立基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的声音转换模型。通过大量音频数据的训练和迁移检验,给出模型在梅尔倒谱失真、主观语音质量评估及平均意见得分等评估指标上的表现。研究表明,深度学习辅助可进一步提升录音技术的性能,为广播电视节目制作提供技术支持。
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关键词
深度学习辅助
广播电视录音
声音转换算法
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职称材料
题名
基于深度学习的广播电视录音技术与声音转换算法研究
1
作者
白泉
机构
河南广播电视台
出处
《电声技术》
2025年第1期100-102,共3页
文摘
深入研究深度学习辅助的音频增强、噪声去除、语音识别等技术,并建立基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的声音转换模型。通过大量音频数据的训练和迁移检验,给出模型在梅尔倒谱失真、主观语音质量评估及平均意见得分等评估指标上的表现。研究表明,深度学习辅助可进一步提升录音技术的性能,为广播电视节目制作提供技术支持。
关键词
深度学习辅助
广播电视录音
声音转换算法
Keywords
deep learning assistance
broadcasting and television recording
sound conversion algorithm
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
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1
基于深度学习的广播电视录音技术与声音转换算法研究
白泉
《电声技术》
2025
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