文件名称：论文研究-特征联合优化深度信念网络的语音增强算法.pdf
文件大小：784KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 09:08:27
论文研究
针对深度信念网络（Deep Believe Network，DBN）模型泛化能力较弱，导致语音增强效果不佳的问题，提出了一种特征联合优化的回归DBN语音增强算法。该算法对语音和噪声不做任何假设。该算法分别提取语音信号的LMPS（Log-Mel frequency Power Spectrum）和MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征。LMPS用于直接重构增强语音，保证了语音听觉质量，MFCC作为辅助次级特征。将两种特征联合输入到DBN体系中对网络参数进行优化。这种联合优化在对LMPS的直接预测中加入MFCC限制，提升了模型对LMPS估计的泛化能力，更加准确地重构增强语音。仿真结果表明，在不同的信噪比环境下，与LPS（Log Power Spectrum）和LMPS单特征优化相比，LMPS和MFCC联合优化使增强语音获得了较高的PESQ和SNR，提高了语音质量和可懂度。