评估ACE挑战中的非侵入式室内声学算法
摘要：单通道数据驱动方法用于非侵入式估计全频带混响时间和全频带直接-混响比。该方法从混响语音中提取多个特征，并使用递归神经网络构建模型来估算混响声学参数。我们探索了三个配置，分别使用不同的数据，并使用支持向量机组合递归神经网络的估计结果。我们最佳的DRR估计方法提供了3.84 dB的均方根偏差(RMSD)和43.19%的T60估计的RMSD。
作者：Pablo Peso Parada and Dushyant Sharma and Toon van Waterschoot and Patrick A. Naylor
论文ID：1510.04616
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2015-10-16