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reverberation
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混响作为语音分离监督
本文提出了一种新的无监督算法损失函数，称为混响作为监督（RAS），使用两个信道的混合信号，训练神经网络以分离源，并通过维纳滤波器来评估所分离出的混响信号。实验结果表明，相对于只使用已标注数据和使用完整数据的有监督算法，本方法在只有 5% 到
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2 years ago
基于可变形时间卷积神经网络的单声道嘈杂混响语音分离
本研究提出了一种新的方法，使用可变形卷积解决了语音分离领域中存在固定跨度的问题，通过应用此方法，研究人员获得了优秀的性能。
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2 years ago
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。
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3 years ago
利用 SRP-PHAT 和 3D 卷积神经网络实现的鲁棒声源跟踪
本文基于 SRP-PHAT 算法和三维卷积神经网络，提出了一种基于单声源的 DOA 估计和跟踪系统，具有较好的实时性和对高混响环境的鲁棒性。
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4 years ago
WHAMR!: 有噪声和混响的单通道语音分离
本研究提出了 WHAMR!，它是 WHAM! 的一个增强版本，用于对语音分离系统的性能进行基准测试，包括反射。我们评估了当前的技术模型以及新引入的模型的性能。
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5 years ago
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