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一種基于LSTM-RNN的喉振傳聲器語音盲增強算法
鄭昌艷; 張雄偉; 曹鐵勇; 楊吉斌; 孫蒙; 邢益搏 陸軍工程大學; 南京210007
關鍵詞：喉振傳聲器 語音盲增強 遞歸神經網絡 長短時記憶 非負矩陣分解
摘要：喉振傳聲器以其優良的抗噪聲特性已在多種強噪聲場景中得到應用,但其產生的語音尚存在著中頻成份厚重、高頻成份缺失等問題,嚴重影響了語音的清晰度和可懂度。為改善喉振傳聲器的語音質量,本文提出了一種基于長短時記憶遞歸神經網絡(Long short term memory recurrent neuralnetworks,LSTM-RNN)的喉振傳聲器語音盲增強算法。與基于低維的譜包絡特征估計算法不同,該算法首先利用LSTM-RNN對喉振傳聲器語音與空氣傳導語音的高維對數幅度譜之間的轉換關系進行建模,能有效捕捉上下文信息實現語音幅度譜的重構,然后采用非負矩陣分解(Non-negative matrixfactorization,NMF)對估計出的語音幅度譜進行處理,有效抑制了過平滑問題,進一步提高了語音質量。仿真實驗得到的LLR,LSD,PESQ性能指標表明,該算法可有效改善喉振傳聲器的語音質量。
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