資料介紹
利用監(jiān)督性學(xué)習(xí)算法進(jìn)行語音増強時,特征提取是至關(guān)重要的步驟?,F(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學(xué)特征,基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升,但是仍然殘留大量噪聲,語音質(zhì)量(用信噪比衡量)很低。在不影響可懂度的情況下,為了提高語音増強后語音質(zhì)量,提出了一種基于自編碼特征的綜合特征。首先利用自編碼器提取自編碼特征,然后利用 Group Lasso算法驗證自編碼特征與聽覺特征的互補性和冗佘性,將特征重新組合得到綜合特征,最后將綜合特征作汋語音増強系統(tǒng)的輸入特征進(jìn)行語音增強。在TIMT語料庫和 Noisex92噪聲庠上進(jìn)行了仿真實驗,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的語音增強方法以及現(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征分別作汋語音増強系統(tǒng)輸入特征的深度學(xué)習(xí)等方法相比,提岀的増強算法的語音質(zhì)量得到了較大提升。
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