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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種基于準(zhǔn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法

      一種基于準(zhǔn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法

      2021-04-29 | pdf | 0.91 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　在基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音增強(qiáng)模型中，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)能較好地解決序列語(yǔ)音增強(qiáng)問(wèn)題，但該模型在處理大規(guī)模含噪語(yǔ)音數(shù)據(jù)時(shí)存在訓(xùn)練速度緩慢的問(wèn)題。為此，提岀一種基于準(zhǔn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。利用門函數(shù)和記憶單元確保含噪語(yǔ)音序列上下文的相關(guān)性，門函數(shù)的計(jì)算不再依賴上一時(shí)刻的輸出，且該模型在含噪語(yǔ)音序列的輸入和門函數(shù)的計(jì)算中都引入矩陣的卷積運(yùn)算，使模型可以同時(shí)處理多個(gè)時(shí)刻的語(yǔ)音序列信息，從而增強(qiáng)模型并行計(jì)算的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)相比，該方法能在保證語(yǔ)音增強(qiáng)性能的前提下，有效提高網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度。

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