【摘 要】
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针对卷积编解码网络(CED,Convolution encoder-and-decoder)对语音时序相关信息捕获困难的问题,本文提出了一种基于门控残差卷积编解码网络的语音增强方法.该方法在卷积编解码网络的基础上引入了门控机制、膨胀卷积与残差连接:门控机制能够很好地处理序列前后相关信息;膨胀卷积使得卷积过程获得更大的感受野,提取更加丰富的全局信息;残差连接能够防止梯度消失与梯度爆炸,提升网络精度.此外,采用频域损失函数与时域评价指标联合优化的策略对网络进行训练,以进一步提升网络增强效果.实验表明,在匹配噪
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
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针对卷积编解码网络(CED,Convolution encoder-and-decoder)对语音时序相关信息捕获困难的问题,本文提出了一种基于门控残差卷积编解码网络的语音增强方法.该方法在卷积编解码网络的基础上引入了门控机制、膨胀卷积与残差连接:门控机制能够很好地处理序列前后相关信息;膨胀卷积使得卷积过程获得更大的感受野,提取更加丰富的全局信息;残差连接能够防止梯度消失与梯度爆炸,提升网络精度.此外,采用频域损失函数与时域评价指标联合优化的策略对网络进行训练,以进一步提升网络增强效果.实验表明,在匹配噪声和不匹配噪声下,相比于基线CED与其他对比方法,本文方法取得了更高的PESQ、STOI与SI-SDR,对语音的清浊音都有较好恢复效果,且具有较强的泛化能力.
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研究不同品种炭黑混炼胶在不同测试条件下的加工流变性能.结果表明:炭黑N550的混炼加工性能好,炭黑N134混炼时更易聚集,分散差;混炼胶的门尼粘度和结合橡胶含量随着炭黑结构的增高和比表面积的增大而增大,与炭黑CDBP吸油值的相关性好,相关因数均为0.95;混炼胶的Payne效应与炭黑比表面积和应力松弛面积的相关性好,相关因数均为0.98;混炼胶的挤出胀大比受混炼胶中结合橡胶和包容胶含量的双重影响.
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