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不同噪声在频谱上具有不同的特性,为了解决卷积神经网络对含有不同噪声的语音降噪的局限性,通过引入通道注意力机制作为卷积循环网络的中间层,将卷积层中不同功能的卷积核赋予不同的权重,使模型在训练时能够对输入数据更有针对性地去除噪声部分,从而达到更好的降噪效果。针对含有15种噪声的含噪语音分别应用循环神经网络、编解码卷积网络和卷积循环神经网络等三种模型进行降噪处理,结果表明引入注意力机制的模型相比于其他两种模型,在感知语音质量评价(perceptual evaluation of speech quality, PESQ)和短时客观可懂度(short time objective intelligibility, STOI)评分上都有所提高,且引入注意力机制的模型能够更好地保留语音的谐波信息。 相似文献