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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 語音增強

基于自適應軟掩模的語音混合特征增強分析

  • 為了提高語音混合特征增強效果，設計了一種以自適應軟掩模與混合特征共同分析算法來實現(xiàn)。以混合特征分析可以消除單一梅爾域濾波器無法提供高頻特征的缺陷。研究結(jié)果表明：選擇融合相位自適應軟掩模方式時，能夠最大程度去除背景噪聲。以本文融合相位差自適應軟掩?？梢垣@得比IRM更顯著優(yōu)勢，經(jīng)過優(yōu)化處理的語音特征與學習目標構(gòu)建得到的語音增強算法能夠促進語音質(zhì)量的明顯提升。以自適應軟掩模與混合特征訓練神經(jīng)網(wǎng)絡處理獲得優(yōu)秀的信 噪比，達到更優(yōu)的算法性能。
  • 關鍵字： 202308  語音增強  自適應軟掩模  DNN  混合特征  

基于聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強深度學習算法

  • 針對損失函數(shù)計算過程加入關于人耳聽覺數(shù)據(jù)的基礎上，設計了一種聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強深度學習算法。研究結(jié)果表明：本文設計的混合損失函數(shù)實現(xiàn)增強語音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機制后能夠促進背景噪音的進一步減弱，從而獲得更高可懂度。綜合運用聯(lián)合損失函數(shù)并融合注意力機制后，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡獲得更優(yōu)質(zhì)量增強語音。利用注意力機制提取特征參數(shù)以及結(jié)合聯(lián)合損失函數(shù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化能夠促進增強語音質(zhì)量的提升并達到更高的可懂度。
  • 關鍵字： ?202306  語音增強  聯(lián)合損失函數(shù)  聽覺  語音失真  

人工智能電視遠場語音設計

  • 本文介紹一種服務于人工智能電視，實現(xiàn)遠場語音應用的麥克風陣列設計方案，闡述系統(tǒng)框架和硬件設計，同時介紹軟件設計的部分要點。通過麥克風陣列，協(xié)助語音增強算法的實現(xiàn)，達到遠距離拾音、回聲消除、聲源定位，滿足當前智能語音應用的需求。
  • 關鍵字： 人工智能  語音識別  麥克風陣列  語音增強  遠距離拾音  201810  

基于ARM的低功耗語音增強系統(tǒng)設計

  • 譜減法作為一種很有效的語音信號處理手段，廣泛應用于現(xiàn)代語音增強系統(tǒng)中。針對低功耗設計的要求，本系統(tǒng)采用功耗低且功能強大的ARM芯片，用C語言編程將算法成功移植到ARM系統(tǒng)中，該系統(tǒng)功耗低，并有效地減小了嗓聲，改善了語音通信質(zhì)量，有較好的實用性。
  • 關鍵字： 譜減法  語音增強  ARM處理器  低功耗  
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語音增強介紹

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