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1.
针对目前有监督语音增强忽略了纯净语音、噪声与带噪语音之间的幅度谱相似性对增强效果影响等问题,提出了一种联合精确比值掩蔽(ARM)与深度神经网络(DNN)的语音增强方法。该方法利用纯净语音与带噪语音、噪声与带噪语音的幅度谱归一化互相关系数,设计了一种基于时频域理想比值掩蔽的精确比值掩蔽作为目标掩蔽;然后以纯净语音和噪声幅度谱为训练目标的DNN为基线,通过该DNN的输出来估计目标掩蔽,并对基线DNN和目标掩蔽进行联合优化,增强语音由目标掩蔽从带噪语音中估计得到;此外,考虑到纯净语音与噪声的区分性信息,采用一种区分性训练函数代替均方误差(MSE)函数作为基线DNN的目标函数,以使网络输出更加准确。实验表明,区分性训练函数提升了基线DNN以及整个联合优化网络的增强效果;在匹配噪声和不匹配噪声下,相比于其它常见DNN方法,本文方法取得了更高的平均客观语音质量评估(PESQ)和短时客观可懂度(STOI),增强后的语音保留了更多语音成分,同时对噪声的抑制效果更加明显。 相似文献
2.
氦泡等缺陷对金属材料动态强度的影响一直是动态强度研究关注的重点。将相场方法引入冲击加载下氦泡演化行为研究中,通过与晶体塑性理论耦合,建立了可描述冲击下氦泡早期演化行为的介观模拟技术。应用该方法,针对含氦泡的金属铝材料,从介观尺度对氦泡的演化行为及其对位错集体演化行为的影响进行了研究。结果表明:氦泡结构的非均匀性导致局域应力集中和塑性变形集中,局域塑性变形集中会导致沿冲击波传播方向发射稀疏波;从能量守恒角度上看,在材料变形过程中氦泡生长与塑性变形呈竞争关系,塑性耗散的快慢直接影响氦泡的生长速率,使其发生改变。研究结果可为解读含氦泡材料的宏观屈服强度和层裂行为提供理论支撑。 相似文献
3.
真实环境中存在的噪声和混响会降低语音识别系统的性能。封闭空间中的混响包括直达声、早期反射和后期混响3部分,它们对语音识别系统具有不同的影响.我们研究了早期反射和后期混响的不同划分方法,以其中的早期反射为目标语音,计算出了不同的理想比值掩蔽并研究了它们对语音识别系统性能的影响;在此基础上,利用双向长短时记忆网络(BLSTM)估计理想比值掩蔽,测试它们对语音识别系统性能的影响.实验结果表明,基于Abel早期反射和后期混响的划分方法,理想比值掩蔽能够降低词错误率约2.8%;基于BLSTM的估计方法过低估计了理想比值掩蔽,未能有效提高语音识别系统的性能。 相似文献
5.
6.
7.
8.
对给定的英语音素、单词和语句进行了采集并完成预处理. 分别应用互信息法和Cao 氏法确定了实际采集的语音信号序列的延迟时间和嵌入维数, 以完成语音序列的相空间重构. 通过计算实际采集的语音信号序列的最大Lyapunov指数, 完成了语音信号的混沌特性识别, 判定其具有混沌特性. 引入Volterra级数, 提出了一种具有显式结构的语音信号非线性预测模型. 为克服最小均方误差算法在Volterra模型系数更新时固有的缺点, 在最小二乘法基础上, 应用基于后验误差假设的可变收敛因子技术, 构建了一种基于Davidon-Fletcher-Powell算法的二阶Volterra 模型(DFPSOVF), 并将其应用于具有混沌特性的语音信号序列预测. 仿真结果表明: DFPSOVF非线性预测模型对于单帧和多帧语音信号均具有更好的预测精度, 优于线性预测模型, 并且能够很好地反映语音序列变化的趋势和规律, 完全可以满足语音预测的要求; 可以根据语音信号序列的嵌入维数选取预测模型的记忆长度. 所提出模型可以为语音信号重构和压缩编码开辟一条新途径, 以改善语音信号处理方法的复杂度和处理效果. 相似文献
9.
通过数值求解含时薛定谔方程,研究了氦原子具有对称空间波函数的1s2s 1S态和具有反对称空间波函数的1s2s 3S态分别作为初态的双光子双电离过程. 结果表明,对于初态为单重态1s2s 1S的双光子双电离过程,两个电离电子的能量分布随激光脉冲持续时间的增加呈现由单峰到双峰的变化,这里的单峰和双峰分别意味着两个电离电子主要携带相等和不等的能量;然而对于初态为三重态1s2s 3S的双光子双电离过程,两个电离电子的能量分布随激光脉冲持续时间的增加总是保持双峰结构. 这些结果表明当原子的初态处于反对称空间波函数时,两电子的空间密度分布具有较少的重叠,从而导致电子在超短激光脉冲中电离时电子关联能无法平均分配. 相似文献
10.
为实现噪声情况下的人声分离,提出了一种采用稀疏非负矩阵分解与深度吸引子网络的单通道人声分离算法。首先,通过训练得到人声与噪声的字典矩阵,将其作为先验信息从带噪混合语音中分离出人声与噪声的系数矩阵;然后,根据人声系数矩阵中不同的声源成分在嵌入空间中的相似性不同,使用深度吸引子网络将其分离为各声源语音的系数矩阵;最后,使用分离得到的各语音系数矩阵与人声的字典矩阵重构干净的分离语音。在不同噪声情况下的实验结果表明,本文算法能够在抑制背景噪声的同时提高分离语音的整体质量,优于结合声噪人声分离模型的对比算法。 相似文献