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基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强
被引量：
3
1
作者
董宏越
马建芬
张朝霞
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第6期1677-1683,共7页
当前大多数基于时域波形映射的语音增强算法,其损失函数的设计没有考虑到语音频谱谐波结构,为此提出一种基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强算法。使用谐波噪声模型(HNM)对纯净语音进行建模,将建模后得到的频域中的HNM分量作为损...
当前大多数基于时域波形映射的语音增强算法,其损失函数的设计没有考虑到语音频谱谐波结构,为此提出一种基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强算法。使用谐波噪声模型(HNM)对纯净语音进行建模,将建模后得到的频域中的HNM分量作为损失函数中的训练目标;通过最小化频域谐波损失函数,训练全卷积神经网络(FCN),使之产生时域增强语音。实验结果表明,使用频域谐波损失函数训练的时域波形映射语音增强模型具有更好的去噪能力,语音质量和语音可懂度显著提高。
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关键词
语音增强
谐波噪声模型
全卷积神经网络
时域波形映射
频域谐波损失
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职称材料
题名
基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强
被引量：
3
1
作者
董宏越
马建芬
张朝霞
机构
太原理工大学信息与计算机学院
太原理工大学物理与光电工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第6期1677-1683,共7页
基金
山西省自然科学基金面上基金项目(201701D121009)
山西省重点研发计划(高新技术领域)基金项目(201803D121057)
山西省回国留学人员科研基金项目(2017-031)。
文摘
当前大多数基于时域波形映射的语音增强算法,其损失函数的设计没有考虑到语音频谱谐波结构,为此提出一种基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强算法。使用谐波噪声模型(HNM)对纯净语音进行建模,将建模后得到的频域中的HNM分量作为损失函数中的训练目标;通过最小化频域谐波损失函数,训练全卷积神经网络(FCN),使之产生时域增强语音。实验结果表明,使用频域谐波损失函数训练的时域波形映射语音增强模型具有更好的去噪能力,语音质量和语音可懂度显著提高。
关键词
语音增强
谐波噪声模型
全卷积神经网络
时域波形映射
频域谐波损失
Keywords
speech enhancement
harmonic noise model
fully convolutional networks
waveform mapping in time domain
harmonic loss in frequency domain
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于时域波形映射-频域谐波损失的语音增强
董宏越
马建芬
张朝霞
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
3
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