单通道语音增强技术的研究现状与发展趋势
来源期刊:江西理工大学学报2020年第5期
论文作者:许春冬 徐琅 周滨 王毅
文章页码:55 - 64
关键词:单通道;语音增强;深度神经网络;机器学习;
摘 要:语音增强技术在语音信号处理领域得到了充分重视和广泛研究,其目的是降低噪声对语音信号的影响,提升目标语音信号的质量。文章首先分析了语音增强基本模型、噪声类型以及语音质量评价方法,其次详细介绍了几种传统的语音增强方法以及监督性单通道语音增强方法。重点介绍了几种代表性的基于深度神经网络的语音增强方法,包括基于DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等网络的语音增强方法。最后总结了几种常用语音增强方法的优缺点,并根据深度学习和语音处理的发展现状,分析了语音增强技术所面临的挑战和发展趋势。
许春冬,徐琅,周滨,凌贤鹏
江西理工大学信息工程学院
摘 要:语音增强技术在语音信号处理领域得到了充分重视和广泛研究,其目的是降低噪声对语音信号的影响,提升目标语音信号的质量。文章首先分析了语音增强基本模型、噪声类型以及语音质量评价方法,其次详细介绍了几种传统的语音增强方法以及监督性单通道语音增强方法。重点介绍了几种代表性的基于深度神经网络的语音增强方法,包括基于DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等网络的语音增强方法。最后总结了几种常用语音增强方法的优缺点,并根据深度学习和语音处理的发展现状,分析了语音增强技术所面临的挑战和发展趋势。
关键词:单通道;语音增强;深度神经网络;机器学习;