基于条件深度卷积生成对抗网络的语音增强研究

• 作者: 褚伟
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 条件卷积生成对抗网络 深度学习 带噪语音
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.04.018

摘要

语音交互技术日益在现实生活中得到广泛的应用,由于干扰的存在,现实环境中的语音交互技术远没有达到令人满意的程度.为了提高现实环境中语音交互性能,本文提出了一种基于条件深度卷积生成对抗网络(C-DCGAN)的语音增强模型,这是在GAN的基础上加入卷积层和条件信息.C-DCGAN利用卷积层提取语音特征,同时利用条件信息,生成高质量的语音.通过TIMIT数据集、NOISEX-92噪声库、Aurora2噪声库及环境噪声数据集对所提出的语音增强模型进行验证.结果表明,与谱减法、DNN等语音增强方法相比,C-DCGAN模型在PESQ和STOI指标上均有提高,表明本文提出的模型能取得良好的语音增强效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	褚伟	华东交通大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0