本文選題：單通道混響消除 + 長(zhǎng)短時(shí)記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《信號(hào)處理》2017年03期

【摘要】：本文提出了一種聯(lián)合長(zhǎng)短時(shí)記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非負(fù)矩陣分解方法對(duì)單通道語(yǔ)音進(jìn)行混響消除;對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的對(duì)數(shù)功率譜建模抑制混響干擾。首先通過(guò)長(zhǎng)短時(shí)記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)對(duì)數(shù)功率譜,這種模型結(jié)構(gòu)能捕獲整個(gè)音頻序列的信息重構(gòu)純凈語(yǔ)音的對(duì)數(shù)功率譜,然后通過(guò)非負(fù)矩陣分解方法對(duì)重構(gòu)的對(duì)數(shù)功率譜進(jìn)行后處理抑制過(guò)平滑問(wèn)題;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法可以有效抑制語(yǔ)音信號(hào)中的混響干擾,本文方法的各種性能指標(biāo)優(yōu)于基線方法。
[Abstract]:In this paper , a combined long - term memory recurrent neural network and a non - negative matrix decomposition method are proposed to remove the single - channel speech . The logarithmic power spectrum of the speech signal is modeled to suppress reverberation interference . First , the log power spectrum of the whole audio sequence is estimated by the long - term memory recursive neural network , and then the reconstructed log power spectrum is processed by the non - negative matrix decomposition method to suppress the oversmoothing problem . The experimental results show that the proposed method can effectively suppress reverberation interference in the speech signal , and the various performance indexes of the method are better than the baseline method .
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制學(xué)院;
【基金】：中國(guó)國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2015AA016305) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61425017,61403386,61305003,61233009,61273288) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(13&ZD189) 中國(guó)科學(xué)院先導(dǎo)專項(xiàng)(Grant XDB02080006)
【分類號(hào)】：TN912.3;TP183

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本文編號(hào)：2039058