【摘 要】
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利用监督性学习算法进行语音增强时,特征提取是至关重要的步骤。现有的组合特征和多分辨率特征等听觉特征是常用的声学特征,基于这些特征的增强语音虽然可懂度得到了较大提升
【基金项目】
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天津市科技计划项目,No.16YFZCGX00760.
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利用监督性学习算法进行语音增强时,特征提取是至关重要的步骤。现有的组合特征和多分辨率特征等听觉特征是常用的声学特征,基于这些特征的增强语音虽然可懂度得到了较大提升,但是仍然残留大量噪声,语音质量(用信噪比衡量)很低。在不影响可懂度的情况下,为了提高语音增强后语音质量,提出了一种基于自编码特征的综合特征。首先利用自编码器提取自编码特征,然后利用GroupLasso算法验证自编码特征与听觉特征的互补性和冗余性,将特征重新组合得到综合特征,最后将综合特征作为语音增强系统的输入特征进行语音增强。在TIMIT语料库
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