【摘 要】
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语音增强技术目前有传统的方法和深层神经网络的方法,传统的方法假设语音信号和噪音之间的关系做出假设,这往往造成语音增强后效果不佳,深层神经网络的方法具有根据数据进行
【基金项目】
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西安邮电大学创新基金项目(编号:CXJJ2017067)资助
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语音增强技术目前有传统的方法和深层神经网络的方法,传统的方法假设语音信号和噪音之间的关系做出假设,这往往造成语音增强后效果不佳,深层神经网络的方法具有根据数据进行去噪的能力,避免了前期的假设。论文使用条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets)的方法对语音进行增强,采用有监督的训练方式,在训练过程中加入带噪语音信号,能够有效地指导训练的进行。采用PESQ对增强后的语音质量进行评价,实验结果显示,论文方法能够有效地对带噪语音进行增强。
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