Sep, 2016

一种用于语音增强的全卷积神经网络

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TL;DR本文提出了使用全卷积神经网络来解决低信噪比下听力辅助设备中存在的背景噪音干扰人类语音理解的问题。通过有监督学习找到含噪语音的频谱和纯净语音频谱之间的映射，提出了冗余卷积编码解码（R-CED）网络，该网络大小为递归网络的 1/12，表现更好，能够应用于嵌入式系统：听力辅助设备。
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发现论文，激发创造
  • 多模态混合深度神经网络用于语音增强

    本研究提出了一种新的深度学习模型，结合了视觉提示信息和音频信号，采用双向长短时记忆网络进行特征集成，以提高噪声下语音信号增强的质量。

    Jun, 2016

  • 面向实时深度噪声抑制的高效模型

    本文研究深度学习模型在语音增强方面的应用，并探讨了网络复杂度与可达到的语音质量之间的关系，考虑了网络在回声环境下的训练。研究表明，网络的复杂度是影响语音质量的一个重要因素。

    Jan, 2021

  • 面向鲁棒语音识别的语音增强和噪音感知网络

    提出了一个基于噪声感知的训练框架，将增强语音引入到声学模型的多条件训练中，通过两个级联的神经结构来优化增强语音和语音识别，并取得了较好的实验结果。

    Mar, 2022

  • 具有自适应语音质量意识的复杂神经网络在有监督对比学习下的声学回声消除

    本文提出一个基于复杂神经网络的自适应语音质量模型，其中采用了特征提取、声学分离和掩码优化等不同阶段的复杂模块化神经网络，采用对比学习框架和新颖的语音质量感知损失函数来进一步提高性能，该模型在 72 小时的预训练和 72 小时的微调中训练，表现优于最先进的性能。

    Oct, 2022

  • 基于深度卷积神经网络的端到端语音识别

    本文提出将 CNN 与 CTC 相结合的端到端语音识别框架，以实现序列标记；在 TIMIT 音素识别任务中评估该方法并表明其在计算效率和性能上优于已有基线系统，并指出 CNN 具有利用适当上下文信息来建模时间相关性的能力。

    Jan, 2017

  • 全卷积语音识别

    本文提出了一种基于卷积神经网络的语音识别方法，相对于传统的基于循环神经网络的模型使用更少的特征提取步骤，并在多项测试中取得了当下最佳的表现。

    Dec, 2018

  • 使用全卷积网络进行语音去混响

    本文利用全卷积网络 (FCN) 来处理语音信号的混响问题，提出了用 U-Net 和 GAN 算法来处理时频短时傅里叶变换 (STFT) 表示的语音信号。通过与其他算法的比较，结果表明本文提出的方法在大多数情况下表现更好。

    Mar, 2018

  • 多模态深度卷积神经网络实现音视频语音增强

    提出了一种音视频深度卷积神经网络（AVDCNN）语音增强模型，该模型在音频处理方面结合了视觉信息，并采用多任务学习框架进行重建音频和视觉信号。实验表明，该模型在语音增强方面表现显著优异，证明了整合视觉信息的有效性，并且优于现有的音频 - 视觉增强模型。

    Sep, 2017

  • 用于鲁棒性语音识别的非常深的卷积神经网络

    本文阐述了使用非常深的卷积神经网络对嘈杂语音进行有效识别的优化策略，并且结合辅助特征共同使用能够进一步提高准确率。在 Aurora 4 任务中，该算法的词错误率达到了 7.09％。

    Oct, 2016

  • 基于层次深度特征学习的 EEG 想象语音解码

    本文提出了一种混合深度神经网络策略，将卷积神经网络和递归神经网络并行组合，级联自编码器和全连接层，以自动识别 EEG 中的想象语音，并演示了相对于基线方法约 23.45％的准确度改进，展示了混合 DNN 方法在复杂时空分类问题上的潜力。

    Apr, 2019