基于生成对抗网络的语音增强算法研究

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作   者：

柯健;  徐志京; 

作者机构：

上海海事大学信息工程学院; 

关键词：

语音增强;  生成对抗网络;  全卷积神经网络;  神经网络; 

期刊名称：

信息技术与网络安全

基金项目：

基于压缩感知的无人机实时鲁棒低功耗海上红外目标检测方法研究

i s s n：

2096-5133

年卷期：

2018 年 05 期

页   码：

54-57

摘   要：

针对目前基于神经网络的语音增强算法中忽略语音相位的问题,提出一种端到端的语音增强算法。该算法基于生成对抗网络进行语音增强,生成模型和判别模型均使用全卷积神经网络来代替,有效利用语音信号时域上的细节信息。使用TIMIT语音数据集,通过在不同分贝噪声条件下与传统维纳滤波算法进行比较分析,实验结果表明,该方法不仅能实现语音增强,并能有效提高语音清晰度。