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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>一種基于準循環(huán)神經網絡的語音增強方法

      一種基于準循環(huán)神經網絡的語音增強方法

      2021-04-29 | pdf | 0.91 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在基于深度學習的語音增強模型中，長短時記憶網絡能較好地解決序列語音增強問題，但該模型在處理大規(guī)模含噪語音數據時存在訓練速度緩慢的問題。為此，提岀一種基于準循環(huán)神經網絡的語音增強方法。利用門函數和記憶單元確保含噪語音序列上下文的相關性，門函數的計算不再依賴上一時刻的輸出，且該模型在含噪語音序列的輸入和門函數的計算中都引入矩陣的卷積運算，使模型可以同時處理多個時刻的語音序列信息，從而增強模型并行計算的能力。實驗結果表明，與長短時記憶網絡相比，該方法能在保證語音增強性能的前提下，有效提高網絡模型的訓練速度。

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