【摘 要】
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近年来,基于频域的语音分离方法取得了很大进展.然而该方法只分离幅度谱、不分离相位谱,造成分离后的语音在语音感知方面效果不佳.针对此问题,受到卷积时域网络结构启发,提出一种多尺度时域语音分离网络Mixconv-Tasnet,首先将一维信号映射到多维空间,之后将多维空间进行分组,每组采用不同大小的卷积核,不同大小的卷积核可提取不同尺度特征.改进后的网络可用于分离两说话人的混合语音.实验结果表明,相比于已有方法,所提方法在分离语音质量和模型大小等方面具有明显优势.
【机 构】
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广东工业大学,广东 广州 510000
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近年来,基于频域的语音分离方法取得了很大进展.然而该方法只分离幅度谱、不分离相位谱,造成分离后的语音在语音感知方面效果不佳.针对此问题,受到卷积时域网络结构启发,提出一种多尺度时域语音分离网络Mixconv-Tasnet,首先将一维信号映射到多维空间,之后将多维空间进行分组,每组采用不同大小的卷积核,不同大小的卷积核可提取不同尺度特征.改进后的网络可用于分离两说话人的混合语音.实验结果表明,相比于已有方法,所提方法在分离语音质量和模型大小等方面具有明显优势.
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