| 多特征全卷积网络的地空通话语音增强方法 |
| |
| 引用本文： | 高登峰,杨波,杨红雨,刘洪.多特征全卷积网络的地空通话语音增强方法[J].四川大学学报(自然科学版),2020,57(2):289-296. |
| |
| 作者姓名： | 高登峰 杨波 杨红雨 刘洪 |
| |
| 作者单位： | 四川大学计算机学院；四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室,四川大学 国家空管自动化系统技术重点实验室,四川大学 国家空管自动化系统技术重点实验室,四川大学 国家空管自动化系统技术重点实验室 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金委和民航局联合基金（U1833115） |
| |
| 摘 要： | 为了研究空中交通管理领域中的语音增强问题,并且节约存储资源,提出了一个新的语音增强方法.在基于全卷积神经网络(FCN)的基础上加入了跳跃连接(Skip Connection),并引入次要特征来进行联合学习.具体而言,使用语音的对数功率谱(LPS)作为网络的主要训练特征,引入对数梅尔倒谱系数(L-MFCC)作为网络的次要训练特征,来联合优化网络参数.实验证明,相较于单个LPS特征输入的架构,结合LPS和L-MFCC的多特征网络架构具有更好的语音增强性能表现,且作为次要特征的L-MFCC还可以用作其它用途.实验还证明,跳跃连接的加入可以很好的提高FCN的网络性能,且相较于基线的深度神经网络(DNN)模型,新的网络结构在相同参数数量的情况下,要具有更好的性能.
|
| 关 键 词： | 语音增强 语音分离 全卷积神经网络 地空通话 多特征联合学习 |
| 收稿时间： | 2019/3/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/5/9 0:00:00 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
