高噪声环境下的生成对抗网络人机语音增强技术

• 作者: 岳晓奎 张敬敏 李立欣 程倩倩
• 来源期刊: 移动通信
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 深度全连接卷积神经网络 语音增强
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: "人工智能"专题
• 页码范围: 14-20
• 页数: 7页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 3915字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1010.2019.08.003

摘要

在复杂环境下,传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点.近年来,生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破.通过改进传统的生成对抗网络模型,提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方法.该方法将语音信号语谱图作为生成器输入,判别器根据纯净语音信号指导生成器生成高质量的语音信号,滤除噪声信号.实验表明,通过语谱图和客观质量评分评估,可以发现所提方法可以明显改善语音质量,减少语音失真,增强系统的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立欣	西北工业大学电子信息学院	51	195	9.0	10.0
2	岳晓奎	西北工业大学航天学院	82	649	14.0	22.0
3	张敬敏	西北工业大学航天学院	2	0	0.0	0.0
7	程倩倩	西北工业大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0