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一文看懂深度学习在语音合成&增强上的应用

经典的语音增强方法包括谱减法、维纳滤波法、最小均方误差法,上述方法基于一些数学假设,在真实环境下难以有效抑制非平稳噪声的干扰。 最常用的听觉域特征是Gamma滤波器相关特征,这种方法根据听觉感知特性将音频信号分成不同子带提取特征参数;对于二值型屏蔽值,如果某个时频单元能量是语音主导,则保留该时频单元能量,如果某个时频单元能量是噪声主导 共振峰位置处的能量得到了很好的保留,而相邻共振峰之间波谷处的能量虽然失真误差较大,但是人耳对这类失真并不敏感;因此通过这种方法增强后的语音具有较高的可懂度;浮点值屏蔽是在二值型屏蔽基础上进一步改进,目标函数反映了对各个时频单元的抑制程度 已有的基于深度学习的说话人分离模型受限于说话人,只能分离出特定说话人的声音;采用具有置换不变性的训练方法得到的说话人分离模型不再受限于特定说话人;这种方法通过自动寻找分离出的信号和标注的声源之间的最佳匹配来优化语音增强目标函数 这种方法提供了一种快速增强处理方法,不需要因果关系,没有RNN中类似的递归操作;直接处理原始音频的端到端方法,不需要手工提取特征,无需对原始数据做明显假设;从不同说话者和不同类型噪声中学习,并将它们结合在一起形成相同的共享参数
来源:雷锋网
2017-09-17

轮轨激励下高速列车的室内噪声仿真分析

来源:互联网
2017-01-26
共 536 页 总数:5353
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