多噪声条件下使用深度神经网络进行语音增强
摘要：在这篇论文中，我们考虑了在现实世界环境中，多种噪声同时干扰语音的问题。目前关于语音增强的大部分文献主要关注在受损语音中仅存在单一噪声的情况，这与真实世界环境相去甚远。具体来说，我们致力于改善办公环境中的语音质量，这里同时可能存在多种固定和非固定噪声。我们提出了基于深度神经网络（DNN）的几种策略用于处理这些情况下的语音增强。我们还研究了一种基于语音编码的心理声学模型的DNN训练策略，以增强噪声语音。
作者：Anurag Kumar, Dinei Florencio
论文ID：1605.02427
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2016-05-10