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《信号处理》 2019年12期
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基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾

鲍长春  项扬  
【摘要】:语音增强是一种试图从噪声中分离出语音的技术,目的是提高语音的质量和可懂度。在过去的几十年里,人们提出了多种类型的语音增强方法,但这些方法在非平稳噪声环境中的表现还未达到最佳程度,因为他们没有充分利用语音和噪声的先验信息。近年来,随着深度学习的发展,深度神经网络已成为当下实现语音增强的主流方法,在改善语音质量和提升可懂度方面发挥了积极作用。本文从深度神经网络的结构出发,回顾了基于深度学习的单通道语音增强方法。首先,介绍了语音增强的背景;其次,详细描述了四种不同类型神经网络实现语音增强的方法;最后,给出了未来语音增强方法的建议和本文的结论。

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