DHASP：可微分助听器语音处理
声音
2021-03-16 v1 机器学习
摘要
助听器有望为听力受损听者改善语音可懂度。针对听者听力障碍调谐的恰当放大适配对良好性能至关重要。大多数处方式适配的开发基于主观听音实验中收集的数据，这通常昂贵且耗时。本文探索一种寻找最优适配的替代方法：引入一种助听器语音处理框架，其中适配通过使用基于 HASPI 生理听觉模型的可懂度目标函数以自动化方式优化。该框架完全可微分，因此可采用反向传播算法进行高效的、数据驱动的优化。我们初步的目标实验在无噪语音放大上显示出有前景的结果，其中自动优化的处理器优于一种公认的助听器处方。
引用
@article{arxiv.2103.08569,
title = {DHASP: Differentiable Hearing Aid Speech Processing},
author = {Zehai Tu and Ning Ma and Jon Barker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08569},
year = {2021}
}
备注
To appear at ICASSP 2021