【摘 要】
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为在保障网络训练速度的基础上进一步提高语音增强性能,提出一种融合注意力(Atten-tion)机制的准循环神经网络(QRNN)语音增强方法.通过QRNN序列信息并行计算的特性保证网络的训练速度,将Attention机制重新赋予权重的含噪语音序列作为QRNN层的输入,使网络更加关注目标语音序列信息,以提高语音增强模型的性能.实验结果表明,融合注意力机制的QRNN与其他模型相比,在保证网络训练速度的基础上,通过Attention机制提高了对噪声的抑制能力,获得了更高质量和可懂度的增强语音.
【机 构】
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山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博255049
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为在保障网络训练速度的基础上进一步提高语音增强性能,提出一种融合注意力(Atten-tion)机制的准循环神经网络(QRNN)语音增强方法.通过QRNN序列信息并行计算的特性保证网络的训练速度,将Attention机制重新赋予权重的含噪语音序列作为QRNN层的输入,使网络更加关注目标语音序列信息,以提高语音增强模型的性能.实验结果表明,融合注意力机制的QRNN与其他模型相比,在保证网络训练速度的基础上,通过Attention机制提高了对噪声的抑制能力,获得了更高质量和可懂度的增强语音.
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