基于并行卷积循环网络的单通道语音增强系统

摘要：

为提升语音增强系统的收敛速度和泛化性,降低对训练数据的要求,提出一种基于并行卷积循环网络的语音增强系统.在卷积循环网络的基础上,使用归一化门控线性单元提升性能和收敛速度;使用并行循环层结构同时处理原始语音特征和经过编码器处理后的语音特征,通过后处理模块处理并行结构的输出.在THCHS30和LibriSpeech语音库及NOISEX92和PNL100 NS噪声库上的实验结果表明,与多个目前最先进的语音增强系统相比,该方法获得了最高36.92％的性能提升和62.36％的收敛速度提升.

关键词：语音增强、单通道语音增强、深度学习、卷积循环网络、并行网络、门控线性单元、低资源训练

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金62066039

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1181-1188