单通道语音增强for ASR

最新推荐文章于 2025-06-24 15:48:54 发布
最新推荐文章于 2025-06-24 15:48:54 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012902762/article/details/45062857
在真实噪声环境下，通过语音增强技术，语音识别系统的准确率提高了30%到40%，本文记录了这一显著成果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在做语音增强的研究，在真实的噪声语音数据集上ASR可获得30%~40%的相对提升，幅度还是相当可观的，在此记录一下。



多说话人混叠场景下进行语音分离和语音增强，以便 ASR 系统能更好地识别主要说话人的声音
走向CTO的路上...
08-10 931
通过使用预训练的语音分离模型（如 Conv-TasNet），我们可以在多说话人混叠场景下有效地分离主要说话人的语音，从而提高 ASR 系统的识别准确性。上述示例展示了如何加载预训练模型并进行离线和实时音频处理。
AIGC 技术分享：Whisper 的语音情感分析能力
AI天才研究院
05-07 1074
语音情感分析（Speech Emotion Recognition, SER）是人工智能领域的核心方向之一，旨在通过分析语音信号中的声学特征（如音高、语速、能量）和语义内容（如词汇情感倾向），识别说话者的情感状态（如高兴、悲伤、愤怒）。OpenAI的Whisper作为当前最先进的自动语音识别（ASR）模型，其多语言支持、端到端架构及强大的上下文理解能力，为SER任务提供了新的技术突破口。Whisper模型与SER任务的技术关联基于Whisper的多模态情感特征提取方法。
单通道语音增强Speech enhancement文献汇总
dakenan1的博客
08-22 4381
论文一：基于注意机制的神经网络单通道语音增强方法 核心工作：提出基于注意机制的单通道语音增强方法，关注音频流的重要语音成分并适当降低对噪声、干扰的注意力。 注意力机制（attention-based）： 1. 注意力机制需要决定整段输入的哪个部分需要更加关注； 2. 从关键的部分进行特征提取，得到重要的信息。 3. RNN模型在预测增强帧时隐式地学习过去输入特征的权重，而注意机制计算过去帧与要增强...
单通道语音增强
Barbara‘s Blog
10-19 3301
单通道语音增强技术 单通道语音增强算法主要可以分为两大类： 基于数字信号处理的传统增强算法和基于数据驱动的学习类增强算法。 一、传统语音增强 基本是基于时域分析或频域分析。频域主要是基于增益函数设计，但不同算法在计算增壹函数时采用的策略不同，主要分为三类：谱减法，基于统计模型，子空间算法。 1.谱减法（基于信号处理） 1970年发展起来，比较老。该类算法需要己知较为精确的噪声谱，但这并不容易被估计获取，尤其是对于非平稳噪声，所以往往需要VAD算法的配合。谱减法仍不可避免地会引入一些“音乐噪声”造成语音失真，
单通道语音增强算法的研究（单通道语音增强基本理论、传统单声道语音增强技术、基于机器学习的单声道语音增强技术等）
点赞的都能无bug通过！
05-13 2390
摘要 环境噪声会影响语音质量,严重的情况下语音将完全淹没到噪声中,无法分辨。语音增强就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。但是由于环境的多样化，噪声的不稳定性和随机性，并且基本不可能得到所有样本数据，在实际应用中，这些方法很难取得较好的效果。另外，传统的增强方法会对语音信号进行一些分布性的假设，不准确的假设会使增强后的语音与纯净语音信号差别比较大，语音的失真度相对比较高，结果就导致语音的可懂度不高，质量下降。针对这些问题，本文在总结传统单通道语音增强方法的基础上，进一步研究和总结基于机器学习的语音增
基于深度学习的单通道语音增强
凌逆战的博客
12-16 7739
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...
在高噪声环境下单通道语音增强如何提高自动语音识别(ASR）性能
声纹感知 洞察芯声
04-28 855
尽管深度学习技术的出现极大地提高了ASR系统的性能，但在高噪声环境下，特别是在资源受限或无法使用多通道麦克风阵列的场景下，如使用单通道SE前端的ASR性能提升仍面临挑战。这主要是由于单通道SE前端的非线性处理引入的处理失真。
【语音技术】ASR技术详解，看这一篇就够了
最新发布
电视里爬出的程序员 📺💻 领域王牌： ▶ 数字电视标准解码专家 ▶ 智能监控算法驯兽师 ▶ Linux嵌入式炼金术士 ▶ 人脸识别整活实践家
06-24 938
语音输入] → [音频采集] → [预处理] → [特征提取] → [模型推理] → [文本输出]阶段工具/方法输出形式音频采集PyAudio、麦克风.wav 文件预处理NumPy 数组特征提取(80, T)模型推理Token ID 序列解码束搜索 + Tokenizer字符串。
语音识别中的语音情感分析技术详解
大模型应用工坊
06-12 1769
想象一下：拨打客服电话时，系统能听出您的烦躁，立刻转接高级专员；智能音箱能感知您的低落，主动播放治愈音乐；心理医生通过录音分析患者的情绪变化……这些场景的核心，正是“语音情感分析”技术。本文将覆盖从基础概念到实战落地的全链路知识，帮助您理解这项技术的原理、实现与应用。本文将按照“故事引入→概念拆解→技术原理→实战代码→应用场景→未来趋势”的逻辑展开，重点讲解声学特征提取、情感分类模型设计等核心环节，并通过Python代码演示完整实现流程。
DNN单通道语音增强(附Demo代码)
学如不及,犹恐失之
05-10 8684
目录 1. 基于映射的语音增强 1.1 训练阶段： 1.2 增强阶段： 2. 基于掩蔽的语音增强 3. Demo效果以及代码 传统的语音增强方法基于一些设定好的先验假设，但是这些先验存在一定的不合理之处。此外传统语音增强依赖于参数的设定，人工经验等。随着深度学习的发展，越来越多的人开始注意使用深度学习来解决语音增强问题。由于单通道使用场景较多，本文就以单通道语音增强为例。目前基于DNN单通道大致可以分为两种方法，第一种寻求噪声语音谱与纯净语音谱的映射(Map)，另一种则是基于掩蔽(Mask)的方
DNN_语音增强
03-25
Speech Enhancement In Multiple-Noise Conditions using Deep Neural Networks
可用的语音增强代码
08-18
语音增强代码类
自己编写的语音增强MATLAB代码
06-08
经过实验验证有效的语音增强算法，直接可运行，对非冲击噪声有较好的去噪效果。 lx_main为主程序，NS_lxwz为噪声估计模块，lxG_wz为增益估计模块，noise_sound为测试用含噪语音。 算法原理参见本人的文章《一种引入延迟的语音增强算法》
单通道噪声数据集
02-13
但通道噪声数据集，wav格式16k采样率，包括经典的NOIZEUS与noise_92
NOIZEUS语音增强数据库
06-15
NOIZEUS语音增强数据压缩包。包括clean 语音数据，和各种加噪数据。
语音增强与降噪
NLP与推荐算法
08-13 3260
目前，语音信号处理已经从传统的信号处理发展到深度学习方法，基本上所有的问题都有了对应的深度学习方法，可以说深度学习无孔不入、遍地开花。 之所以有需求，还是因为问题的存在。特别是在直播中，噪声的问题更为严重。比如啸叫问题，玩游戏当中也会出现，令人反感，体验不佳。针对这个问题，笔者（就是本尊）发现大象声科有解决方案，且已经搭载手机实现，可以百度下“大象声科 去啸叫”。寡人觉得这应该是采用声源分离来...
随笔记录——NLP与ASR的数据增强
AI Flash
04-05 3933
自然语言处理（NLP: Natural Language Processing）与语音识别（ASR: Automatic Speech Recognition）都是典型的序列识别任务，现阶段皆可以按Transformer模型架构进行建模处理，如SAN-M、BERT、BART、GPT2、T5、Switch-Transformer等模型。 Transformer模型的输入，表示为Sequence embeddings（序列特征），其中NLP的输入Embedding、表示Token的高维矢量编码，ASR的输入特
Vocalsound:一个用于提高人类声音识别的数据集
budangdiyi的博客
02-19 1750
语音新手入门，学习读懂论文。本文作者机构是麻省理工学院，美国剑桥大学。
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
09-26 815
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值