首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 計算機軟件及計算機應(yīng)用 > 計算機系統(tǒng)應(yīng)用 > 基于深層聲學(xué)特征的端到端語音分離 【正文】
基于深層聲學(xué)特征的端到端語音分離
李娟娟; 王丹; 李子晉 復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院; 上海201203; 盲信號處理國家級重點實驗室; 上海200434; 中國音樂學(xué)院音樂科技系; 北京100101
- 語音分離
- 聲學(xué)特征
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 語音原始波形
- 端到端模型
摘要：提出基于深層聲學(xué)特征的端到端單聲道語音分離算法,傳統(tǒng)聲學(xué)特征提取方法需要經(jīng)過傅里葉變換、離散余弦變換等操作,會造成語音能量損失以及長時間延遲.為了改善這些問題,提出了以語音信號的原始波形作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)語音信號的更深層次的聲學(xué)特征,實現(xiàn)端到端的語音分離.客觀評價實驗說明,本文提出的分離算法不僅有效地提升了語音分離的性能,也減少了語音分離算法的時間延遲.
- 語音分離
- 聲學(xué)特征
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 語音原始波形
- 端到端模型
摘要：提出基于深層聲學(xué)特征的端到端單聲道語音分離算法,傳統(tǒng)聲學(xué)特征提取方法需要經(jīng)過傅里葉變換、離散余弦變換等操作,會造成語音能量損失以及長時間延遲.為了改善這些問題,提出了以語音信號的原始波形作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)語音信號的更深層次的聲學(xué)特征,實現(xiàn)端到端的語音分離.客觀評價實驗說明,本文提出的分離算法不僅有效地提升了語音分離的性能,也減少了語音分離算法的時間延遲.
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計算機系統(tǒng)應(yīng)用
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