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基于生成对抗网络的语音增强算法研究

柯健  徐志京  
【摘要】:针对目前基于神经网络的语音增强算法中忽略语音相位的问题,提出一种端到端的语音增强算法。该算法基于生成对抗网络进行语音增强,生成模型和判别模型均使用全卷积神经网络来代替,有效利用语音信号时域上的细节信息。使用TIMIT语音数据集,通过在不同分贝噪声条件下与传统维纳滤波算法进行比较分析,实验结果表明,该方法不仅能实现语音增强,并能有效提高语音清晰度。

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