典型文献
单通道语音增强中深度学习方法研究现状与展望
文献摘要：
语音增强是语音信号处理领域一种传统且依然非常活跃的研究分支.单通道语音增强是指从单个麦克风采集的带噪语音中尽可能恢复出干净语音,在移动通信、语音交互、数字助听等领域有重要的应用价值.传统的单通道语音增强技术在处理平稳噪声时已取得较好的增强性能,但在非平稳噪声条件下增强效果依然难以令人满意.近年来,随着人工智能的快速发展,基于深度学习的单通道语音增强在处理非平稳噪声问题方面已取得明显的进展.通过系统梳理单通道语音增强中深度学习方法的发展,并按照技术发展脉络,分基于参数映射、基于生成对抗机制和基于弱监督3个方面进行综述,介绍三类方法的基本原理,分析典型文献的技术思路,总结三类方法的优势与存在的问题,最后对深度学习技术在单通道语音增强领域的发展进行了展望.
文献关键词：
单通道语音增强;深度学习;参数映射;生成对抗网络;弱监督
中图分类号：
作者姓名：
张雄伟;李毅豪;孙蒙;张强
作者机构：
陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]张雄伟;李毅豪;孙蒙;张强-.单通道语音增强中深度学习方法研究现状与展望)[J].陆军工程大学学报,2022(05):1-12
A类：
B类：
单通道语音增强,深度学习方法,研究现状与展望,语音信号处理,麦克风,风采,复出,干净,移动通信,语音交互,助听,增强技术,增强性能,非平稳噪声,噪声条件,增强效果,令人满意,噪声问题,参数映射,对抗机制,弱监督,深度学习技术,生成对抗网络
AB值：
0.244612
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