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一種基于LSTM-RNN的喉振傳聲器語音盲增強(qiáng)算法
關(guān)鍵詞：喉振傳聲器 語音盲增強(qiáng) 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短時記憶 非負(fù)矩陣分解
摘要：喉振傳聲器以其優(yōu)良的抗噪聲特性已在多種強(qiáng)噪聲場景中得到應(yīng)用,但其產(chǎn)生的語音尚存在著中頻成份厚重、高頻成份缺失等問題,嚴(yán)重影響了語音的清晰度和可懂度。為改善喉振傳聲器的語音質(zhì)量,本文提出了一種基于長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long short term memory recurrent neuralnetworks,LSTM-RNN)的喉振傳聲器語音盲增強(qiáng)算法。與基于低維的譜包絡(luò)特征估計算法不同,該算法首先利用LSTM-RNN對喉振傳聲器語音與空氣傳導(dǎo)語音的高維對數(shù)幅度譜之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行建模,能有效捕捉上下文信息實現(xiàn)語音幅度譜的重構(gòu),然后采用非負(fù)矩陣分解(Non-negative matrixfactorization,NMF)對估計出的語音幅度譜進(jìn)行處理,有效抑制了過平滑問題,進(jìn)一步提高了語音質(zhì)量。仿真實驗得到的LLR,LSD,PESQ性能指標(biāo)表明,該算法可有效改善喉振傳聲器的語音質(zhì)量。
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