联合相位谱补偿优化的幅度谱掩蔽语音增强

• 作者: 张存远 马建芬 张朝霞
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 关键词: 深度神经网络 语音增强 相位估计 幅度掩蔽 联合优化
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 软件与算法|Software and Arithmetic
• 页码范围: 990-995
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.04.014

摘要

针对现阶段大多数的监督性语音增强网络无法处理高度非结构化特性的相位谱的问题,提出一种基于多目标深度神经网络的相位谱估计的语音增强方法.将对非结构化相位的估计转化为对相位谱补偿(PSC)的估计,在训练阶段将PSC中的补偿因子作为训练目标之一,达到直接估计相位的目的;在此基础上,结合信噪比(SNR)改进PSC,提高PSC在非平稳噪声下估计目标语音相位的准确度;建立一个同步估计幅度谱掩蔽和相位谱补偿为训练目标的多任务学习模型,实现对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,联合估计幅度和相位的增强模型具有更好的去噪能力,语音质量和语音可懂度显著提高.