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基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法
被引量：
1
1
作者
张睿
张鹏云
孙超利
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期225-239,共15页
为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通...
为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。
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关键词
语音增强模型
复数
空间域映射
多域融合
复数神经架构搜索
低成本评估
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职称材料
题名
基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法
被引量：
1
1
作者
张睿
张鹏云
孙超利
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期225-239,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62372319)
教育部人文社会科学研究基金资助项目(No.23YJCZH299)
+3 种基金
山西省重点研发计划基金资助项目(No.202102020101002)
山西省基础研究计划基金资助项目(No.20210302123216)
太原科技大学研究生联合培养示范基地基金资助项目(No.JD2022004)
太原科技大学研究生教育创新基金资助项目(No.SY2023040)。
文摘
为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。
关键词
语音增强模型
复数
空间域映射
多域融合
复数神经架构搜索
低成本评估
Keywords
speech enhancement model
complex spatial domain mapping
multi-domain fusion
complex neural architecture search
low-cost evaluation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法
张睿
张鹏云
孙超利
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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