基于改进Transformer模型的多声源分离方法OACSTPCD
Multi-source Separation Method Based on Improved Transformer Model
目前主流的语音分离算法模型都是基于复杂的递归网络或Transformer网络,Transformer网络复杂度高导致训练难度大以及音频的高采样率导致在样本级别上使用超长输入从而获取不完全特征,不能直接对长语音特征序列进行直接建模出现特征丢失问题.对此,该文提出了一种基于Transformer的改进网络模型.首先,在原有Transformer网络模型编码器里新添加下采样块,计算不同时间尺度上的高级特征同时降低特征空间复杂度;其次,在Transfor…查看全部>>
The current mainstream speech separation algorithm models are all based on complex recursive network or Transformer network.The high complexity of Transformer network leads to difficult training,and the high sampling rate of audio leads to the use of long input at the sample level to obtain incomplete features.The feature loss problem occurs when long speech feature sequences cannot be directly modeled.For this,we propose an improved network model based on T…查看全部>>
曾援;李剑;马明星;庞润嘉;贺斌
中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051||中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051||中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051||中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051||中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051||中北大学 省部共建动态测试技术国家重点实验室,山西 太原 030051
计算机与自动化
上下采样层Transformer特征编码滑动窗口注意力机制深度学习
upper and lower sampling layerTransformerfeature codingsliding window attention mechanismdeep learning
《计算机技术与发展》 2024 (5)
60-65,6
国家自然基金青年科学基金(61901419)
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