为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep auto-encoder,RDAE),并用RDAE替换混合激励线性预测...为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep auto-encoder,RDAE),并用RDAE替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction,MELP)语音编码器中LSF参数的矢量量化方法。测试结果表明,改进后的算法在损失一定模型似然度的条件下获得了重构性能的提升,当RDAE隐藏层结点设为19bit时,本文方法所测得的加权LSF距离、重构语音质量、谱失真指标在训练集和测试集上均优于25bit矢量量化方法,即利用本文方法改进的MELP编码器,在不降低语音质量的条件下,可将MELP编码速率从2.4kb/s降低至2.1kb/s,编码速率降低了12.5%。展开更多
文摘为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep auto-encoder,RDAE),并用RDAE替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction,MELP)语音编码器中LSF参数的矢量量化方法。测试结果表明,改进后的算法在损失一定模型似然度的条件下获得了重构性能的提升,当RDAE隐藏层结点设为19bit时,本文方法所测得的加权LSF距离、重构语音质量、谱失真指标在训练集和测试集上均优于25bit矢量量化方法,即利用本文方法改进的MELP编码器,在不降低语音质量的条件下,可将MELP编码速率从2.4kb/s降低至2.1kb/s,编码速率降低了12.5%。
