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在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。 相似文献
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自20世纪30年代引入立体声以来,人类对逼真的听觉体验一直进行着孜孜不倦的追求。双耳音频处理技术基于人耳听觉感知特性,利用计算机和数字信号处理等技术在听者双耳鼓膜处模拟出与真实场景相同的声压,以期给人以“身临其境”的体验,一直是音频信号处理领域的重要研究内容,特别是近两年随着虚拟现实等应用的蓬勃发展,得到更多关注。该文主要围绕双耳音频处理技术中所涉及的关键环节:双耳录音、双耳合成、耳机重放、扬声器重放、头跟踪等领域,以及相关典型应用场景进行较为系统的介绍,最后给出总结与展望。 相似文献
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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
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集成电路(IC)产业是信息技术产业的核心,也是重庆以“芯屏器核网”为核心的电子信息支柱产业。重庆市以创新为引领加速产业转型,聚焦IC产业的创新发展,迫切需要产业链与创新链的高效协同。文章将IC产业链分为IC设计、芯片制造、芯片封装、成品测试四个核心环节,围绕科技人才、科研机构、研发平台、科技成果、科技企业、科研项目六个创新链关键要素进行了系统性分析。在重庆市IC产业现状的基础上,提炼了创新链中仍然面临的问题,提出了进一步强化产业创新链的建议。 相似文献
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语音存在概率的估计是语音增强的核心技术之一,针对传统的存在概率估计方法是启发式的,没有把存在概率的估计统一到一个理论框架之中,不能保证估计最优,提出了一种基于序贯隐马尔可夫模型(SHMM)的存在概率估计方法,在每一子带上构建一个SHMM模型描述对数功率谱包络的时间序列,把谱包络序列看作一个在语音和噪声状态之间转移的动态一阶马尔可夫链,采用单高斯函数构建每一状态的概率模型,语音状态的后验概率即为语音信号的存在概率。为了满足算法实时性要求,SHMM参数估计简化为一阶回归过程,根据极大似然准则逐帧更新模型参数。实验表明:SHMM所描述的时序相关性对存在概率的估计起到关键作用,它优于一般的启发式估计方法;SHMM算法的语音增强分段信噪比(SegSNR)和对数谱失真(LSD)性能优于经典的改进型最小统计量控制递归平均(IMCRA)算法。 相似文献
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