【摘 要】
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针对神经网络语音增强算法因特征选取不能全面表示语音非线性结构导致语音质量较差的问题,提出一种动态特征联合新掩模优化神经网络语音增强的方法。首先,提取带噪语音的3种特征并进行拼接以得到静态特征,后求一阶、二阶差分导数,捕捉语音的瞬息信号,融合成动态特征,动静结合完成特征内部互补,减少语音失真。其次,为了使增强语音的可懂度和清晰度同时达到最好,提出一种新的自适应掩模,它既能自适应调整语音、噪声的能量比例,又能自适应调节传统掩模和平方根掩模的比例;并用Gammatone通道权重修改每个通道内的掩模值,模仿人类听
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,中国联通山西省分公司网络优化中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(12004275),山西省留学回国人员科技活动择优资助(20200017),Research Project Supported by Shanxi Scholarship Council of China(2020042)。
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针对神经网络语音增强算法因特征选取不能全面表示语音非线性结构导致语音质量较差的问题,提出一种动态特征联合新掩模优化神经网络语音增强的方法。首先,提取带噪语音的3种特征并进行拼接以得到静态特征,后求一阶、二阶差分导数,捕捉语音的瞬息信号,融合成动态特征,动静结合完成特征内部互补,减少语音失真。其次,为了使增强语音的可懂度和清晰度同时达到最好,提出一种新的自适应掩模,它既能自适应调整语音、噪声的能量比例,又能自适应调节传统掩模和平方根掩模的比例;并用Gammatone通道权重修改每个通道内的掩模值,模仿人类听
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