论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9306224 基于RNN的回声消除 摘要 本文提出了一种基于深度学习的语音分离技术的回声消除方法.传统上,AEC使用线性自适应滤波器来识别麦克风和扬声器之间的声脉冲响应.然而,当传统方法遇到非线性条件时,处理的结果并不理想.我们的实践利用了深度学习技术的优势,这有利于非线性处理.在所采用的RNN系统中,与传统的语音分离方法不同,我们增加了单讲特征,并为每个元素分配特定的权重.实验结果表明,该方…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

论文地址:一种新的基于循环神经网络的远场语音通信实时噪声抑制算法 引用格式:Chen B, Zhou Y, Ma Y, et al. A New Real-Time Noise Suppression Algorithm for Far-Field Speech Communication Based on Recurrent Neural Network[C]//2021 IEEE International Conference on Signal Processing, Communica…

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3367/attachments/779/817/Thu-1-10-6.pdf 利用循环神经网络抑制非线性残差回声 摘要 免提通信设备的声学前端会对扬声器和麦克风之间的线性回声路径带来各种失真.虽然放大器可能会引入一个无记忆的非线性,但从扬声器通过设备外壳传递到麦克风的机械振动会引起记忆的非线性,这很难弥补.这些失真极大地限制了线性AEC算法的性能.虽然针对个别用例…

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks ICCV2015    cite237 1摘要: 像素级标注的重要性(语义分割 图像理解)-- 现在开始利用DL----但DL无法描述visual objects----本文引入新型的CNN,将CNN与CRF概率图模型结合---用高斯pairwise势函数定义的CRF作为RNN,记为CRF-RNN----将其作为CNN的一部分,使得深度模型同时具有CNN和CRF的特性,同时本文算法完美结…

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…

论文地址:ICASSP 2021声学回声消除挑战:数据集和测试框架 代码地址:https://github.com/microsoft/DNS-Challenge 主页:https://aec-challenge.azurewebsites.net/ 摘要 ICASSP 2021年声学回声消除挑战赛旨在促进声学回声消除(AEC)领域的研究,该领域是语音增强的重要组成部分,也是音频通信和会议系统中的首要问题.许多最近的AEC研究报告了在训练和测试样本(来自相同基础分布的合成数据集)上的良好性能.然…

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9413510 基于双信号变换LSTM网络的回声消除 摘要 本文将双信号变换LSTM网络(DTLN)应用于实时声学回声消除(AEC)任务中.DTLN结合了短时傅里叶变换和堆叠网络方法中的学习特征表示,这使得在时频和时域(也包括相位信息)中能够进行鲁棒的信息处理.该模型仅在真实和合成回声场景下训练60小时.训练设置包括多语言语音.数据增强.附加噪音和混响,以创建一个可以很好地适用于各种现实环境的模…

论文地址:DCCRN:用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络 论文代码:https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1 引用:Hu Y,Liu Y,Lv S,et al. DCCRN: Deep complex convolution recurrent network for phase-aware speech enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:…