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一种基于准循环神经网络的语音增强方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.91 MB | 2021-04-29

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　　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，提岀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。

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