【摘 要】
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针对语音去噪问题,提出一种基于循环生成对抗网络(Cycle GAN)的方法来对声音场景中的语音进行去噪。该方法把Cycle GAN的网络模型与不同领域间的语音转换技术进行结合与优化,
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20151500)
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针对语音去噪问题,提出一种基于循环生成对抗网络(Cycle GAN)的方法来对声音场景中的语音进行去噪。该方法把Cycle GAN的网络模型与不同领域间的语音转换技术进行结合与优化,通过提取语音频谱包络特征,对语音进行编码与解码的处理,旨在用先进的生成技术实现语音端到端的去噪,从而简化语音去噪过程中带来的高阶差异问题,同时泛化其应用场景。通过对非平行数据集和平行数据集进行训练与测试,主要比较该方法与传统Cycle GAN的语音去噪方法下的去噪效果,由实验结果得到PESQ、NR、SSNR这3项指标分别相对提
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