一种用于语音增强的卷积门控循环网络

为了充分利用含噪语音特征来提高语音增强网络的性能,基于含噪语音在时间和频率两个维度上的相关性,本文结合卷积神经网络的局部特征提取能力和门控循环单元的长期依赖建模能力,设计了一种适用于语音增强的卷积门控循环网络.该网络采用卷积网络结构代替全连接网络结构来改进门控循环单元中的特征计算过程,从而能够更好地保留含噪语音特征中的时频结构信息.实验结果表明,与其它语音增强网络相比,本文网络在语音成分的保留和噪声成分的抑制上具有明显优势,增强后语音具有更好的语音质量和可懂度.     

Algebraic Rossby Solitary Waves Excited by Non-Stationary External Source

The paper deals with the effects of non-stationary external source forcing and dissipation on algebraic Rossby solitary waves.From quasi-geostrophic potential vorticity equation,basing on the multiple-scale method,an inhomogeneous Korteweg-de Vries-Benjamin-Ono-Burgers(KdV-B-O-Burgers) equation is obtained.This equation has not been previously derived for Rossby waves.By analysis and calculation,four conservation laws associated with the above equation are first obtained.With the help of pseudo-spectral method,the waterfall plots are obtained and the evolutional characters of algebraic Rossby solitary waves are studied.The results show that non-stationary external source and dissipation have great effect on the generation and evolution of algebraic solitary Rossby waves.     

融合自注意力的卷积门控循环网络语音增强

语音时频特征的时间依赖性、局部相关性、全局相关性等特性,使得传统的神经网络结构与时频域语音增强任务无法完全相适应。针对这一问题,首先利用卷积层代替门控循环单元网络中的全连接层,构成卷积门控循环网络,解决门控循环单元网络在时间维度建模时无法提取频率维度局部相关性的问题;又因卷积层无法提取频率维度的全局相关性,进一步利用注意力机制关注全局相关性的能力,解决卷积门控循环网络无法关注频率维度全局相关性的问题,最后提出了一种深度融合自注意力机制的自注意-卷积门控循环网络。实验证明,该网络通过关注时频域特征的多种特性,有效地提升了语音增强性能。