一种用于实时全带语音增强的混合DSP/深度学习方法
声音
2018-06-04 v3 音频与语音处理
摘要
尽管噪声抑制在信号处理中是一个成熟的领域，它仍然高度依赖于对估计器算法和参数的精细调节。本文展示了一种用于噪声抑制的混合 DSP/深度学习方法。一个具有四个隐藏层的深度神经网络被用于估计理想的临界频带增益，而一个更传统的基音滤波器衰减基音谐波间的噪声。该方法相比传统的最小均方误差谱估计器实现了显著更高的质量，同时将复杂度保持在足够低，以便在低功耗处理器上以 48 kHz 进行实时操作。
引用
@article{arxiv.1709.08243,
title = {A Hybrid DSP/Deep Learning Approach to Real-Time Full-Band Speech Enhancement},
author = {Jean-Marc Valin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08243},
year = {2018}
}
备注
5 pages, MMSP 2018