28、语音质量与情感识别的前沿技术探索

语音质量与情感识别的前沿技术探索

在当今科技发展的浪潮中，语音技术的重要性日益凸显。提升语音的感知质量和可懂度，以及准确识别对话中的语音情感，对于实现更加自然、智能的人机交互至关重要。本文将深入探讨基于时间包络特征的辅助损失在语音增强中的作用，以及自适应深度图卷积网络在对话语音情感识别中的应用。

基于时间包络特征提升语音质量与可懂度

在语音处理领域，提升语音的感知质量和可懂度是一个关键目标。研究表明，基于时间包络特征的辅助损失在这方面具有重要作用。

首先，在时域和时频域语音增强（SE）模型中，通过最小化子带时间包络特征的差异，可以实现模型的优化。这一方法在理论和实验上都得到了验证，为语音增强提供了新的思路。

其次，通过对不同频段进行加权，获得了与感知更相关的时间包络损失，并构建了联合损失函数来微调SE模型。实验结果显示，所提出的损失函数在各种评估指标上都具有竞争力。与其他特征损失相比，时间包络特征具有可微性，并且无需额外训练估计网络，显著减少了模型训练时间。然而，在采用声学特征微调模型时，特征计算的过长计算时间仍然是一个不可避免的问题。

以下是该研究的主要步骤总结：
1. 模型优化 ：在时域和时频域SE模型中，最小化子带时间包络特征的差异。
2. 损失函数构建 ：对不同频段加权，获得感知相关的时间包络损失，构建联合损失函数。
3. 实验验证 ：通过实验验证所提出损失函数的竞争力。

自适应深度图卷积网络用于对话语音情感识别

随着人机交互人性化需求的增加，对话