- 为了提高语音混合特征增强效果，设计了一种以自适应软掩模与混合特征共同分析算法来实现。以混合特征分析可以消除单一梅尔域滤波器无法提供高频特征的缺陷。研究结果表明：选择融合相位自适应软掩模方式时，能够最大程度去除背景噪声。以本文融合相位差自适应软掩模可以获得比IRM更显著优势，经过优化处理的语音特征与学习目标构建得到的语音增强算法能够促进语音质量的明显提升。以自适应软掩模与混合特征训练神经网络处理获得优秀的信 噪比，达到更优的算法性能。
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202308 语音增强 自适应软掩模 DNN 混合特征
- 针对损失函数计算过程加入关于人耳听觉数据的基础上，设计了一种联合损失函数的语音增强深度学习算法。研究结果表明：本文设计的混合损失函数实现增强语音质量的明显优化。加入注意力机制后能够促进背景噪音的进一步减弱，从而获得更高可懂度。综合运用联合损失函数并融合注意力机制后，可以使神经网络获得更优质量增强语音。利用注意力机制提取特征参数以及结合联合损失函数进行神经网络优化能够促进增强语音质量的提升并达到更高的可懂度。
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202306 语音增强 联合损失函数 听觉 语音失真
- 本文介绍一种服务于人工智能电视，实现远场语音应用的麦克风阵列设计方案，阐述系统框架和硬件设计，同时介绍软件设计的部分要点。通过麦克风阵列，协助语音增强算法的实现，达到远距离拾音、回声消除、声源定位，满足当前智能语音应用的需求。
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人工智能 语音识别 麦克风阵列 语音增强 远距离拾音 201810
- 谱减法作为一种很有效的语音信号处理手段，广泛应用于现代语音增强系统中。针对低功耗设计的要求，本系统采用功耗低且功能强大的ARM芯片，用C语言编程将算法成功移植到ARM系统中，该系统功耗低，并有效地减小了嗓声，改善了语音通信质量，有较好的实用性。
- 关键字：
谱减法 语音增强 ARM处理器 低功耗
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