【摘 要】
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混响语音信号包括由路径延迟效应引起的不同频率分量,这些频率分量在频域中进行相关调制.为了降低混响语音在频谱中的高相关性,提出了一种基于加性频域分解的改进生成对抗网络(generative adversarial net-work,GAN)算法.首先,对混响语音的短时幅度谱进行对数运算,将调制的混响语音幅度谱转换为线性幅度谱,从而对卷积的语音分量进行分解;然后,通过sigmoid非线性函数进行归一化以平衡数据分布,再将解调后的幅度谱应用于深度全卷积网络以训练GAN模型;最后,基于生成模型和判别模型的对抗性学
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
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混响语音信号包括由路径延迟效应引起的不同频率分量,这些频率分量在频域中进行相关调制.为了降低混响语音在频谱中的高相关性,提出了一种基于加性频域分解的改进生成对抗网络(generative adversarial net-work,GAN)算法.首先,对混响语音的短时幅度谱进行对数运算,将调制的混响语音幅度谱转换为线性幅度谱,从而对卷积的语音分量进行分解;然后,通过sigmoid非线性函数进行归一化以平衡数据分布,再将解调后的幅度谱应用于深度全卷积网络以训练GAN模型;最后,基于生成模型和判别模型的对抗性学习机制,可以有效学习混响语音和声源语音的分布多样性,指导生成模型更精确地重构增强语音.采用Aishell中文语音数据集进行算法性能验证,分别比较了GAN、FCN和DNN模型有(或无)加性频域分解的去混响性能,并通过语谱图的差异来证明所提方法的有效性.实验结果表明,在4种不同的混响时间参数下,采用加性频域分解的GAN、FCN和DNN模型的PESQ、STOI、LSD评价分数比没有加性频域分解的提高了10％左右.因此,加性频域分解在用于语音去混响时可以有效提高GAN的性能.同时,在非同源测试集下也具有较好的泛化能力.
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