基于生成对抗网络的语音增强算法研究

• 作者: 徐志京 柯健
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 神经网络 生成对抗网络 全卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.05.013

摘要

针对目前基于神经网络的语音增强算法中忽略语音相位的问题,提出一种端到端的语音增强算法.该算法基于生成对抗网络进行语音增强,生成模型和判别模型均使用全卷积神经网络来代替,有效利用语音信号时域上的细节信息.使用TIMIT语音数据集,通过在不同分贝噪声条件下与传统维纳滤波算法进行比较分析,实验结果表明,该方法不仅能实现语音增强,并能有效提高语音清晰度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐志京	上海海事大学信息工程学院	33	156	8.0	11.0
2	柯健	上海海事大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0