| 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)合成噪聲的語音增強(qiáng)方法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>491 K | |
| 標(biāo)簽： 語音增強(qiáng) 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)增強(qiáng) | |
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| 文檔介紹：在語音增強(qiáng)領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對大量含有不同噪聲的語音以監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練建模，從而提升網(wǎng)絡(luò)的語音增強(qiáng)能力。然而不同類型噪聲的獲取成本較大，噪聲類型難以全面采集，影響了模型的泛化能力。針對這個問題，提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks，GAN)的噪聲數(shù)據(jù)樣本增強(qiáng)方法，該方法對真實噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征合成虛擬噪聲，以此擴(kuò)充訓(xùn)練集中噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型。通過實驗驗證，所采用的噪聲合成方法能夠有效擴(kuò)展訓(xùn)練集中噪聲來源，增強(qiáng)模型的泛化能力，有效提高語音信號去噪處理后的信噪比和可理解性。 | |
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