【摘 要】
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针对当前基于深度学习的语音增强算法中忽略语音相位作用的问题,提出一种基于自动编码生成对抗网络的语音增强算法。采用一种由自动编码器(AE)与生成对抗网络(GAN)相结合的综
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金项目(61571044、61473041);江西省教育厅科技课题一般基金项目(GJJ150681);国家社科基金一般基金项目(15BJY060);江西理工大学自然科学基金项目(NSFJ2015-G21)
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针对当前基于深度学习的语音增强算法中忽略语音相位作用的问题,提出一种基于自动编码生成对抗网络的语音增强算法。采用一种由自动编码器(AE)与生成对抗网络(GAN)相结合的综合学习框架,在语音波形层面进行操作即端到端处理,充分利用时域上的信息。AE自动提取语音特征,有监督的学习带噪语音与纯净语音之间的非线性关系,将语音建模为概率模型中标签和潜在属性的组合;在反向传播时,判别网络和分类器采用交叉熵损失函数,生成网络采用平均差异损失函数,这种不对称损失函数使GAN训练更加稳定。增强后的样本验证了所提算法的可行性,
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