多特征全卷积网络的地空通话语音增强方法
多特征全卷积网络的地空通话语音增强方法
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DOI：
10.3969/j.issn.0490-6756.2020.02.014
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
杨红雨
中科院分区：
文献类型：
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作者：
高登峰;杨波;刘洪;杨红雨
为了研究空中交通管理领域中的语音增强问题,并且节约存储资源,提出了一个新的语音增强方法.在基于全卷积神经网络(FCN)的基础上加入了跳跃连接(Skip Connection),并引入次要特征来进行联合学习.具体而言,使用语音的对数功率谱(LPS)作为网络的主要训练特征,引入对数梅尔倒谱系数(L-MFCC)作为网络的次要训练特征,来联合优化网络参数.实验证明,相较于单个LPS特征输入的架构,结合LPS和L-MFCC的多特征网络架构具有更好的语音增强性能表现,且作为次要特征的L-MFCC还可以用作其它用途.实验还证明,跳跃连接的加入可以很好的提高FCN的网络性能,且相较于基线的深度神经网络(DNN)模型,新的网络结构在相同参数数量的情况下,要具有更好的性能.