基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)合成噪聲的語音增強方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：491 K
標簽： 語音增強 生成對抗網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)增強
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文檔介紹：在語音增強領(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)督學習方式進行訓練建模，從而提升網(wǎng)絡(luò)的語音增強能力。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)樣本增強方法，該方法對真實噪聲數(shù)據(jù)進行學習，根據(jù)數(shù)據(jù)特征合成虛擬噪聲，以此擴充訓練集中噪聲數(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展訓練集中噪聲來源，增強模型的泛化能力，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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