資料介紹
基于深度學(xué)習(xí)的單聲道語音分離需要計算時頻掩蔽,但現(xiàn)有語音分離方法中時頻掩蔽不可學(xué)習(xí),也未將其封裝到深度學(xué)習(xí)中進行優(yōu)化,通常依賴于維納濾波法進行后續(xù)處理。為此,提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的語音信號分離方法。在語音生成階段引入遞歸推導(dǎo)算法和稀疏編碼器來改進時頻掩蔽生成結(jié)果,并將生成的語音輸入至判別器進行分類,以降低信號源之間的擾動。實驗結(jié)果表明,與基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音信號分離方法相比,該方法的SDR、SIR分離指標分別提高6.2dB和5.0dB。
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