典型文献
基于UNet自适应特征融合的语音增强
文献摘要：
针对传统的语音增强网络对未知噪声增强效果不理想的问题,本文从语谱图增强,网络结构,特征融合机制3方面提出改进方法.首先为了提取语谱图深层特征信息,使用VGG19结构来代替UNet结构中编码器部分,同时在解码器部分加入残差网络以加深网络深度,防止训练退化;其次,为了更好地结合语谱图中特征信息,在UNet结构跳跃连接部分加入自适应特征融合机制来融合深浅层特征.此外,为增强说话人信息,通过直方图均衡算法对语谱图进行特征优化,得到直方图均衡化增强后的语谱图.在不同的噪声环境中,本文所提方法在质量和可理解性度量方面评分都优于其他增强方法.
文献关键词：
语音增强;卷积神经网络;自适应特征融合;VGG19;直方图均衡化增强
中图分类号：
作者姓名：
任健;李鸿燕;张昱;邢璐
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院 榆次030600
文献出处：
引用格式：
[1]任健;李鸿燕;张昱;邢璐-.基于UNet自适应特征融合的语音增强)[J].电子测量技术,2022(09):76-81
A类：
直方图均衡化增强
B类：
UNet,自适应特征融合,语音增强,增强效果,语谱图,融合机制,改进方法,先为,深层特征,特征信息,VGG19,编码器,解码器,残差网络,合语,跳跃连接,深浅,说话,均衡算法,特征优化,噪声环境,可理解性,增强方法
AB值：
0.283561
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