DeepFilterNet：感知驱动的实时语音增强
音频与语音处理
2023-05-16 v1 计算与语言
声音
摘要
用于单通道语音增强的多帧算法能够利用语音信号中的短时相关性。深度滤波(DF)被提出直接在频域估计复滤波器以利用这些相关性。本文中，我们展示一个使用DeepFilterNet的实时语音增强演示。DeepFilterNet的高效性得益于对语音产生与心理声学感知领域知识的利用。我们的模型在单线程笔记本CPU上以0.19的实时因子匹配最先进的语音增强基准，同时开源发布了该框架及预训练权重。
关键词
引用
@article{arxiv.2305.08227,
title = {DeepFilterNet: Perceptually Motivated Real-Time Speech Enhancement},
author = {Hendrik Schröter and Tobias Rosenkranz and Alberto N. Escalante-B. and Andreas Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08227},
year = {2023}
}
备注
Accepted as show and tell demo to interspeech 2023