基于准循环神经网络的语音增强方法

• 作者: 娄迎曦 彭荣群 袁文浩
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 准循环神经网络 长短时记忆网络 神经网络 卷积运算
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 316-320
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054556

摘要

在基于深度学习的语音增强模型中,长短时记忆网络能较好地解决序列语音增强问题,但该模型在处理大规模含噪语音数据时存在训练速度缓慢的问题.为此,提出一种基于准循环神经网络的语音增强方法.利用门函数和记忆单元确保含噪语音序列上下文的相关性,门函数的计算不再依赖上一时刻的输出,且该模型在含噪语音序列的输入和门函数的计算中都引入矩阵的卷积运算,使模型可以同时处理多个时刻的语音序列信息,从而增强模型并行计算的能力.实验结果表明,与长短时记忆网络相比,该方法能在保证语音增强性能的前提下,有效提高网络模型的训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭荣群	山东理工大学计算机科学与技术学院	37	70	4.0	6.0
2	袁文浩	山东理工大学计算机科学与技术学院	22	62	5.0	7.0
3	娄迎曦	山东理工大学计算机科学与技术学院	5	12	2.0	3.0