论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺…

题名:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 作者:Kehuang Li:Chin-Hui Lee 2015年出来的 摘要 本文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的语音带宽扩展(BWE)方法.利用对数谱功率作为输入输出特征进行所需的非线性变换,训练神经网络来实现这种高维映射函数.在10小时的大型测试集上对该方法进行评估时,我们发现与传统的基于高斯混合模型(GMMs)的BWE相比,DNN扩展语音信号在信噪比和对数谱失真方面具有很好的客观质量度量.在假定相位信息已知的情况下,主观听力测试对DNN扩…

论文地址:使用半监督堆栈式自动编码器实现包含记忆的人工带宽扩展 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10889975.html 摘要 为了提高宽带设备从窄带设备或基础设施接收语音信号的质量,开发了人工带宽扩展(ABE)算法.以动态特征或从邻近帧捕获的explicit memory(显式内存)的形式利用上下文信息,在A…

论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…

论文作者:Xiang Hao, Xiangdong Su, Radu Horaud, and Xiaofei Li 翻译作者:凌逆战 论文地址:Fullsubnet:实时单通道语音增强的全频带和子频带融合模型 代码:https://github.com/haoxiangsnr/FullSubNet 摘要 本文提出了一种用于单通道实时语音增强的全频带和子频带融合模型FullSubNet.全频带和子频带是指分别输入全频带和子频带噪声频谱特征,输出全频带和子频带语音目标的模型.子带模型独立处理每个频率…

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…

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: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:基于动态注意的递归网络单耳语音增强 论文代码:https://github.com/Andong-Li-speech/DARCN 引用格式:Li, A., Zheng, C., Fan, C., Peng, R., Li, X. (2020) A Recursive Network with Dynamic Attention for Monaural Speech Enhancement. Proc. Interspeech 2020, 2422-2426 摘要 听觉动态注意理论已经…