论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强 音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural speech enhancement for hearing aids[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11138,2020. 摘要 现代语音增…

最近认真的研读了这篇关于降噪的论文.它是一种利用混合模型降噪的方法,即既利用了生成模型(MoG高斯模型),也利用了判别模型(神经网络NN模型).本文根据自己的理解对原理做了梳理. 论文是基于"Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model"提出的MixMAX模型的.假设噪声是加性噪声,干净语音为x(t),噪声为y(t),则在时域带噪语音z(t)可以表示为z(t) = x(t) + y(t).对z(t)做短时傅里叶变换(STFT)得到Z(…

论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3330393.3330399 基于深度神经网络的回声消除回归方法 摘要 声学回声消除器(AEC)的目的是消除近端传声器接收到的混合信号中的声学回声.传统的方法是使用自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器来识别房间脉冲响应(RIR),因为房间脉冲响应对各种野外场景都不具有鲁棒性.在本文中,我们提出了一种基于深度神经网络的回归方法,从近端和远端混合信号中提取的特征直接估计近端目标信号的幅值谱.利用深度学习强大的建模和泛化能…

Summary 本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上.在Penn Treebank数据集上,ENAS实现了55.8的测试困惑度:在CIFAR-10数据集上,其测试误差达到了2.89%,与NASNet不相上下(2.65%的测试误差) Research Objective 作者的研究目标 设计一种快速有效且耗费资源低…

论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…

论文地址:单耳语音增强的时频注意 引用格式:Zhang Q, Song Q, Ni Z, et al. Time-Frequency Attention for Monaural Speech Enhancement[C]//ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022: 7852-7856. 摘要 大多数语音增强研究通常…

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…

提出了模型和损失函数 论文名称:扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码:https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用:Pandey A, Wang D L. Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE Internati…

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…

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…