發(fā)布時間：2018-06-19 07:09

  本文選題：單通道混響消除 + 長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《信號處理》2017年03期

【摘要】：本文提出了一種聯(lián)合長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非負(fù)矩陣分解方法對單通道語音進(jìn)行混響消除;對語音信號的對數(shù)功率譜建模抑制混響干擾。首先通過長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計對數(shù)功率譜,這種模型結(jié)構(gòu)能捕獲整個音頻序列的信息重構(gòu)純凈語音的對數(shù)功率譜,然后通過非負(fù)矩陣分解方法對重構(gòu)的對數(shù)功率譜進(jìn)行后處理抑制過平滑問題;實驗結(jié)果表明所提方法可以有效抑制語音信號中的混響干擾,本文方法的各種性能指標(biāo)優(yōu)于基線方法。
[Abstract]:In this paper , a combined long - term memory recurrent neural network and a non - negative matrix decomposition method are proposed to remove the single - channel speech . The logarithmic power spectrum of the speech signal is modeled to suppress reverberation interference . First , the log power spectrum of the whole audio sequence is estimated by the long - term memory recursive neural network , and then the reconstructed log power spectrum is processed by the non - negative matrix decomposition method to suppress the oversmoothing problem . The experimental results show that the proposed method can effectively suppress reverberation interference in the speech signal , and the various performance indexes of the method are better than the baseline method .
【作者單位】： 中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點實驗室;中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心;中國科學(xué)院大學(xué)計算機與控制學(xué)院;
【基金】：中國國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2015AA016305) 國家自然科學(xué)基金(61425017,61403386,61305003,61233009,61273288) 國家社會科學(xué)基金重大項目(13&ZD189) 中國科學(xué)院先導(dǎo)專項(Grant XDB02080006)
【分類號】：TN912.3;TP183

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本文編號：2039058