用于 ICASSP 2023 语音信号改善挑战赛的两阶段神经网络
音频与语音处理
2023-03-15 v1 声音
摘要
在 ICASSP 2023 语音信号改善挑战赛中，我们开发了一种双阶段神经模型，以分阶段分而治之的方式改善由不同失真引起的语音信号质量。具体而言，在第一阶段，语音改善网络专注于恢复频谱的缺失分量，而在第二阶段，我们的模型旨在进一步抑制由第一阶段模型引入的噪声、混响和伪影。我们的系统最终得分 0.446、P.835 得分 0.517，在非实时赛道中排名第 4。
关键词
引用
@article{arxiv.2303.07621,
title = {Two-stage Neural Network for ICASSP 2023 Speech Signal Improvement Challenge},
author = {Mingshuai Liu and Shubo Lv and Zihan Zhang and Runduo Han and Xiang Hao and Xianjun Xia and Li Chen and Yijian Xiao and Lei Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07621},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ICASSP 2023