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基于时域全卷积网络的语音增强
文献摘要：
目前基于深度学习的语音增强方法一般是通过在频域中对语音信号幅度谱进行处理,相位信息受到损失.针对这一问题,提出一种基于时域全卷积网络的语音增强方法.该方法通过设计全卷积神经网络在时域中对语音信号进行处理,保留了信号的原始相位信息,以含噪语音和纯净语音作为网络的输入和输出,建立时域上的非线性关系,实现以端到端的方式进行语音增强.通过仿真实验表明,提出的基于时域全卷积神络语音增强方法在低信噪比的情况下,能够有效地提高语音质量.
文献关键词：
语音增强;时域信号;深度学习;卷积神经网络;全卷积网络
中图分类号：
作者姓名：
李文志;屈晓旭
作者机构：
海军工程大学 电子工程学院,湖北 武汉430000
文献出处：
引用格式：
[1]李文志;屈晓旭-.基于时域全卷积网络的语音增强)[J].舰船科学技术,2022(15):139-144
A类：
B类：
全卷积网络,语音增强,增强方法,频域,语音信号,信号幅度,幅度谱,相位信息,全卷积神经网络,纯净,立时,非线性关系,端到端,低信噪比,语音质量,时域信号
AB值：
0.240691
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