联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解的语音混响消除方法

发布时间：2018-06-19 07:09

  本文选题：单通道混响消除 + 长短时记忆递归神经网络　； 参考：《信号处理》2017年03期

【摘要】：本文提出了一种联合长短时记忆递归神经网络和非负矩阵分解方法对单通道语音进行混响消除;对语音信号的对数功率谱建模抑制混响干扰。首先通过长短时记忆递归神经网络估计对数功率谱,这种模型结构能捕获整个音频序列的信息重构纯净语音的对数功率谱,然后通过非负矩阵分解方法对重构的对数功率谱进行后处理抑制过平滑问题;实验结果表明所提方法可以有效抑制语音信号中的混响干扰,本文方法的各种性能指标优于基线方法。
[Abstract]:In this paper , a combined long - term memory recurrent neural network and a non - negative matrix decomposition method are proposed to remove the single - channel speech . The logarithmic power spectrum of the speech signal is modeled to suppress reverberation interference . First , the log power spectrum of the whole audio sequence is estimated by the long - term memory recursive neural network , and then the reconstructed log power spectrum is processed by the non - negative matrix decomposition method to suppress the oversmoothing problem . The experimental results show that the proposed method can effectively suppress reverberation interference in the speech signal , and the various performance indexes of the method are better than the baseline method .
【作者单位】： 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心;中国科学院大学计算机与控制学院;
【基金】：中国国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA016305) 国家自然科学基金(61425017,61403386,61305003,61233009,61273288) 国家社会科学基金重大项目(13&ZD189) 中国科学院先导专项(Grant XDB02080006)
【分类号】：TN912.3;TP183

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本文编号：2039058