推荐文章：MP-SENet - 并行幅度和相位谱降噪的语音增强模型

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MP-SENet MP-SENet: A Speech Enhancement Model with Parallel Denoising of Magnitude and Phase Spectra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/MP-SENet

1、项目介绍

MP-SENet 是一款创新的语音增强（Speech Enhancement）模型，由 Ye-Xin Lu, Yang Ai 和 Zhen-Hua Ling 在其论文中提出。该模型采用一种编码器-解码器架构，直接在时频域上对噪声幅度和相位谱进行并行降噪。MP-SENet 在 VoiceBank+DEMAND 公开数据集上的表现非常出色，实现了 PESQ 评分3.50的优异成绩，超越了现有的高级语音增强方法。

2、项目技术分析

MP-SENet 的核心技术在于其编码器-解码器结构，其中编码器负责将输入的噪声幅度和相位谱编码为时间频率表示。解码器则分为两个平行的部分：幅度掩模解码器和相位解码器，分别恢复清洁的幅度谱和清洁包裹的相位谱。利用学习型sigmoid激活和并行相位估计架构，MP-SENet 能够准确地重构清晰的语音信号。此外，通过多级损失定义在幅度谱、相位谱、短时复数谱和时域波形上，使得模型训练更为全面。

3、项目及技术应用场景

MP-SENet 可广泛应用于各种场景，包括但不限于：

1. 语音通信：提高嘈杂环境下的语音通话质量。
2. 语音识别：提升自动语音识别系统的性能，减少噪声干扰。
3. 音频编辑软件：提供强大的降噪功能，改善音频质量。
4. 虚拟助手与机器人：优化在复杂环境中的语音交互体验。
5. 听力辅助设备：帮助听障人士更清晰地理解对话。

4、项目特点

• 并行处理：MP-SENet 同时处理幅度和相位信息，提高了处理速度和效率。
• 深度学习架构：运用编码器-解码器结构结合卷积增强的 Transformer，实现高质量的语音重建。
• 多级损失联合训练：确保模型从多个层面学习和优化，从而提高整体效果。
• 开源：提供完整的代码库，方便研究人员和开发者进行二次开发和实验。

要使用 MP-SENet，请确保安装了必要的Python环境，并遵循提供的训练和推理步骤。对于学术研究者和行业从业者来说，这是一个值得尝试和集成到自己项目中的优秀资源。

引用本文档

@inproceedings{lu2023mp,
  title={{MP-SENet}: A Speech Enhancement Model with Parallel Denoising of Magnitude and Phase Spectra},
  author={Lu, Ye-Xin and Ai, Yang and Ling, Zhen-Hua},
  booktitle={Proc. Interspeech},
  pages={3834--3838},
  year={2023}
}

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MP-SENet MP-SENet: A Speech Enhancement Model with Parallel Denoising of Magnitude and Phase Spectra 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/MP-SENet