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- 基于长短时记忆模型的信噪分离CSTPCD摘要:近年来,随着深度神经网络技术的发展,人们提出了越来越多的深层网络结构并将其应用于语音分离任务.本文基于长短时记忆模型,研究了一种信噪分离算法,将梅尔频率倒谱系数作为模型的输入进行掩蔽估计,用Griffin-Lim算法重构分离语音.实验表明该算法的分离效果相比CNN方法有明显的提升,对阵发性噪声的分离效果尤其明显.
- 悼念郑於莹同志CSCD
- 复杂地区低信噪比地震资料处理方法研究北大核心CSCDCSTPCD
- LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用CSCDCSTPCD
- 基于子波变换的一种信号除噪新算法研究北大核心
- 基于自适应滤波的光学电流互感器的信噪分离北大核心CSCDCSTPCD
- 一种强噪声环境下的水声信号提取算法研究CSCD
- 自适应相干噪声衰减技术北大核心CSCDCSTPCD
- 基于冗余卷积编解码器的变压器噪声抑制CSTPCD
- 利用小波变换降低环境噪声对测深数据的影响