计算机研究与发展

作者：黄翔东,陈红红,甘霖,

关键词：语音增强, 扩张卷积, 密集连接, 深度学习, 上下文信息,

含噪条件下的语音增强技术是语音信号领域的重要研究方向之一，该技术对于提升语音视频通话的质量、提高人机交互和语音识别的性能具有重要作用.为此，提出了基于扩张卷积和密集连接的语音增强网络结构，通过学习语音时频谱的频率、时间轴的上下文信息，有效提高了网络的特征表达能力.具体来说，所提结构将扩张卷积融入到时间、频率处理的基础单元中，以确保在频率方向和时间方向上均可获得足够大的感受野，提取出深层语音特征；同时，密集连接被应用到这2个基础单元的级联结构中，由此可避免多处理模块级联带来的信息丢失，从而增强特征利用效率.实验结果表明所提出的语音增强网络在语音质量客观评估（perceptualevaluationofspeechquality，PESQ）和短时客观可懂度（short-timeobjectiveintelligibility，STOI）以及各类主观平均意见方面的总体评分，相比于现有的各类语音增强模型，均居于领先水平.此外，所提网络对各种含噪条件的泛化能力也在实验中得以评估.

来源：2023年第7期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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