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科技工作者之家 2020-07-20
来源:中国高科技
复杂的声学应用场景中,语音信号容易受到环境噪声与房间混响的影响,给自动语音识别和语音通信带来较大的干扰。尽管目前基于深度学习的单通道语音增强方法能够有效抑制干扰成分,但这些方法的网络参数量较大且运算复杂度较高,难以应用于低功耗设备。
对此,中科院噪声与振动重点实验室研究生李安冬与其导师郑成诗研究员等人提出了一种基于卷积循环的单通道渐进语音增强方法,在保持增强性能不变的前提下,大幅度减小了参数量并降低了运算复杂度。
相关研究成果2020年4月在线发表于国际学术期刊 Applied Acoustics。▲ 算法系统框图(图/中科院声学所)
本研究得到了国家自然科学基金(No.61571435, 61801468, 11974086)资助。
来源:cas-hitech 中国高科技
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDczMTAzMA==&mid=2650050344&idx=3&sn=0e38e0d06c604a50332e5dccb0ef6094&chksm=87387b51b04ff2475cce1ccae2cab0b873d2536622e4c8f34dae0037630d8d515dcf4d941088&scene=27#wechat_redirect
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