【摘 要】
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为抵御噪声的干扰,提出一种基于不确定性感知的语音分离方法。在训练阶段,采用双链路架构分别学习噪声和语音源成分的编解码子网和分离子网;在测试阶段,以闭式解的形式自适应
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2018A030313306)
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为抵御噪声的干扰,提出一种基于不确定性感知的语音分离方法。在训练阶段,采用双链路架构分别学习噪声和语音源成分的编解码子网和分离子网;在测试阶段,以闭式解的形式自适应更新噪声编码子网,减小训练与测试噪声在特征空间的均值偏移,降低认知不确定性,并尽量保持重要参数不变,间接限制语音分离的经验误差。在公开数据集LibriSpeech, NoiseX和NonSpeech上的实验结果表明:本文提出的方法能够快速有效地提高噪声干扰下语音分离的尺度不变信噪比。
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