深度学习语音增强

最新推荐文章于 2024-06-05 09:31:58 发布
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分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习 算法 语音降噪
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本文探讨了深度学习在语音降噪中的方法，包括基于掩码的深度学习法和基于时域信号的深度学习法。重点讲述了特征提取、模型选择、数据集构建以及其他场景的语音增强技术。传统信号处理方法具有普适性，而深度学习方法在某些情况下能提供更精确的模型，但可能不适用于所有商用场景。掩码技术如Ideal Binary Mask、Target Binary Mask等在语音增强中起到关键作用，而模型可以选用DNN、RNN或CNN等。数据集的构建需尽可能接近真实场景，以提高模型的实用性。

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深度学习语音降噪

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在我的这本书里，详述了基于信号处理的语音降噪（NS）和回声消除（AEC）算法，并对基于监督深度学习降噪介绍了例子；这里对深度学习方法做个补充总结。

传统信号处理方法是经过全人类数百年经验积累而得到的，源于大千世界，因而模型的普适性较强，而监督深度学习依赖监督对象（训练集

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基于深度学习的语音增强：使用SEGAN对NoisySpeech数据集进行语音增强任务
KdpdCode的博客
09-26 782
通过定义适当的损失函数和优化器，我们可以训练SEGAN模型，并在噪声语音上实现语音增强效果。然后，使用生成器生成干净语音的估计，并计算生成器和判别器的损失。生成器的目标是将噪声语音信号转换为干净的语音信号，而判别器则试图区分生成器生成的语音信号和真实的干净语音信号。通过对抗训练，生成器可以逐渐学习生成更加逼真的干净语音信号，从而实现语音增强的效果。对抗训练的目标是使判别器无法区分生成的语音和真实的干净语音。判别器也由卷积层和LeakyReLU激活函数组成，用于区分生成的语音和真实的干净语音。
深度学习算法实战——语音增强（主页有源码）
最新发布
m0_65481401的博客
03-07 1557
语音增强（Speech Enhancement）是指通过技术手段改善语音信号的质量，使其更清晰、更易于理解。语音增强技术广泛应用于通信、语音识别、助听设备、音频后期处理等领域。其主要目标是从带噪语音信号中去除噪声、回声或其他干扰，从而提高语音的可懂度和质量。 语音增强的核心挑战在于如何在保留语音信号重要特征的同时，有效地抑制噪声。传统的语音增强方法主要基于信号处理技术，如谱减法、维纳滤波等。然而，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语音增强方法取得了显著进展，成为当前的主流研究方向。
使用深度学习优化的语音增强库：DNN-TF-Masking，DNN-Spectral-Mapping与DNN-NMF
gitblog_00052的博客
06-05 475
使用深度学习优化的语音增强库：DNN-TF-Masking，DNN-Spectral-Mapping与DNN-NMF 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个快速发展的数字时代，高质量的语音通信至关重要。噪声的存在常常破坏了清晰的语音体验，但通过先进的信号处理和机器学习技术，我们可以改善这一状况。现在，我们很高兴向您推荐一个强大的开源项目——基于DNN的语音增强库，...
深度学习的语音识别与合成：提高语音处理技术
AI天才研究院
12-26 865
1.背景介绍 语音识别和语音合成是人工智能领域中两个非常重要的技术，它们在现代的人机交互系统中发挥着至关重要的作用。语音识别技术可以将人类的语音信号转换为文本，从而实现人类和计算机之间的有效沟通。而语音合成技术则可以将文本转换为人类可以理解的语音，实现计算机与人类之间的自然沟通。 随着深度学习技术的发展，语音识别和合成技术得到了巨大的提升。深度学习提供了一种新的方法来处理复杂的模式和结构，这使...
Python-基于深度学习的语音增强使用keraspython
08-11
基于深度学习的语音增强使用keras python
基于深度学习的语音增强、去混响.zip
02-18
"基于深度学习的语音增强、去混响.zip"这个项目实践聚焦于如何利用深度学习技术改善语音信号的质量，消除环境噪声和混响，从而提高语音识别、语音合成等应用的性能。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习...
基于感知相关代价函数的深度学习语音增强.pdf
08-18
基于感知相关代价函数的深度学习语音增强 本文提出了一种基于感知相关代价函数的深度学习语音增强算法，以解决传统语音增强方法存在的语音失真和残留噪声过多问题。该算法使用一种端到端的基于深度神经网络（DNN）...
基于深度学习的语音增强简述.pdf
08-19
基于深度学习的语音增强技术主要可以分为三大类：单声道深度语音增强技术、基于固定麦克风阵列的多声道深度语音增强技术，以及基于自组织阵列的多声道深度语音增强技术。 单声道深度语音增强技术主要处理单个输入...
基于深度学习的语音增强方法研究.pdf
08-19
作者在TensorFlow平台上搭建了基于DNN的深度学习语音增强模型，并进行了实验验证。实验结果表明，基于DNN的语音增强方法能够有效提高增强语音的可懂度，而这种可懂度的提高对于语音技术的实际应用至关重要。 4. ...
语音增强_理论与实践
08-29
完整高清版本。语音处理领域内不可多得的好书，算法清晰，概念清晰，推导过程讲的很清楚
语音增强理论与实践
06-03
这本书里面对语音增强进行了详细的描述，还有各种评价方法等。
Speech Enhancement Theory and Practice（语音增强-理论与实践）DVD数据
10-08
Speech Enhancement Theory and Practice（语音增强-理论与实践）DVD数据 下载链接，希望帮助到有需要的朋友，因为个人账号级别太低无法上传整个文件，提供下载链接地址。
语音增强理论与实践 MATLAB_code.rar
01-03
语音增强理论与实践 MATLAB_code，包含语音文件
基于深度学习的单通道语音增强
凌逆战的博客
12-16 7614
本文代码请见：https://github.com/Ryuk17/SpeechAlgorithms 博客地址(转载请指明出处)：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14142108.html 如果你觉得写得还不错，点赞????，关注是对我最大的支持，谢谢???? 　　传统的语音增强方法基于一些设定好的先验假设，但是这些先验假设存在一定的不合理之处。此外传统语音...
语音增强理论与实践要点
opencvopencv的博客
03-08 434
维纳滤波 维纳滤波一开始设计的一个系统就是线性时不变滤波器，希望输入信号经过该系统，输出能够无限逼近期望信号。它是平稳随机i信号线性最小均方滤波。维纳滤波器被认为是（均方误差）复频谱最优估计器，但并不是频谱幅度最优估计。 维纳解一般有三种求法：1 直接求逆；2 Levison-Durbin算法；3最陡下降法。 以上三种有两个前提：1 Rxx和rdx必须已知；2输入信号x(n)和d(n)必须是宽平稳的，否则二阶统计特征是时变的，每个时刻必须重新估计，实际中几乎很难实现。从而有了后面自适应滤波的方法。 维纳滤波
语音增强-理论与实践----笔记-谱减法
yahoochemical的博客
07-28 3824
谱减法降噪 1： ref the 语音增强-理论与实践 语音增强-理论与实践----笔记-谱减法 关于谱减法降噪，在噪声为加性噪声的前提下，区分出带噪语音帧与噪声帧，通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱，使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱，恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中 带噪语音=y(n)----Y(w) 估计噪声= d(n)-----D(w
深度学习语音增强的方法
05-25
深度学习语音增强的方法主要有以下几种： 1. 基于循环神经网络 (RNN) 的语音增强方法。这种方法将语音信号作为输入，经过多层RNN的处理后，输出一段增强后的语音信号。 2. 基于卷积神经网络 (CNN) 的语音增强方法。这种方法同样将语音信号作为输入，但是采用的是卷积神经网络进行处理，输出也是一段增强后的语音信号。 3. 基于自编码器 (Autoencoder) 的语音增强方法。这种方法将语音信号压缩成一个低维的向量，然后再通过解码器将其还原成增强后的语音信号。 4. 基于生成对抗网络 (GAN) 的语音增强方法。这种方法将原始语音信号作为输入，通过生成器生成一段增强的语音信号，然后再通过判别器对生成的语音信号进行评估和优化。 这些方法都是基于深度学习技术的，能够较好地提高语音信号的质量和清晰度。
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