基于时频域生成对抗网络的语音增强算法
传统基于生成对抗网络的语音增强算法(Speech Enhancement Algorithm Based on Generative Adversarial Networks,SEGAN)在时域上对语音进行增强处理,完全忽略了语音样本在频域上的分布情况.在低信噪比条件下,语音信号会淹没在噪声中,带噪语音的时域分布信息很难捕获,因此,SEGAN的增强性能会急剧下降,其增强语音的语音质量和语音可懂度很低.针对该问题,提出了基于时频域生成对抗网络的语音增强算法(Time-Frequency Domain SEGAN,TFSEGAN).TFSEGAN采用了时频域双判别器的模型结构和时频域L1损失函数,时域判别器的输入为语音样本的时域特征,频域判别器的输入为语音样本的频域特征.在训练过程中,时域判别器将语音样本的时域分布信息作为判别标准,而频域判别器将语音样本的频域分布信息作为判别标准.在两个判别器的作用下,TFSEGAN的生成器能够同时学习语音样本在时域和频域中的分布规律和信息.实验证明,在低信噪比条件下,与SEGAN相比,TFSEGAN的语音质量与可懂度分别提升了约17.45％和11.75％.
语音增强、生成对抗网络、时频域、低信噪比、语音质量、语音可懂度
49
TN912.35
2022-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
187-192
