基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾

• 作者: 项扬 鲍长春
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 深度神经网络 深度学习 先验信息 监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1931-1941
• 页数: 11页
• 分类号: TN912.35
• 字数: 8689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.12.001

摘要

语音增强是一种试图从噪声中分离出语音的技术,目的是提高语音的质量和可懂度.在过去的几十年里,人们提出了多种类型的语音增强方法,但这些方法在非平稳噪声环境中的表现还未达到最佳程度,因为他们没有充分利用语音和噪声的先验信息.近年来,随着深度学习的发展,深度神经网络已成为当下实现语音增强的主流方法,在改善语音质量和提升可懂度方面发挥了积极作用.本文从深度神经网络的结构出发,回顾了基于深度学习的单通道语音增强方法.首先,介绍了语音增强的背景;其次,详细描述了四种不同类型神经网络实现语音增强的方法;最后,给出了未来语音增强方法的建议和本文的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍长春	北京工业大学信息学部语音与音频信号处理研究室	93	719	12.0	22.0
2	项扬	北京工业大学信息学部语音与音频信号处理研究室	1	3	1.0	1.0