基于深度神经网络的低延迟声源分离方法

• 作者: 钟秀章
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 声源分离 深度神经网络 低延迟
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 字数: 2825字
• 语种: 中文

摘要

文章提出了一种基于深度神经网络的低延迟(≤算法延迟20 ms)声源分离方法.方法利用了扩展的过去的上下文,输出软时频掩码用于分离音频信号,比基本的NMF有更好的分离性能.实验表明,基于DNN的方法比起基本的低延迟的NMF方法在不同帧长的处理帧和分析帧上,SDR平均至少提升1 dB,尤其是当处理帧较短时,效果尤为显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟秀章	广东工业大学自动化学院	1	0	0.0	0.0