【摘 要】
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在本文中,我们提出了一种针对空中交通管理地空通话(下面简称空管)对话语音的语音增强方法。目前,关于语音增强的大多数研究主要关注在语音信号中存在单个噪声的情况,这远远
【机 构】
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四川大学计算机学院; 四川川大智胜软件股份有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(批准号:L1833115);国家空管科研专项资助项目(GKG201403004)
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在本文中,我们提出了一种针对空中交通管理地空通话(下面简称空管)对话语音的语音增强方法。目前,关于语音增强的大多数研究主要关注在语音信号中存在单个噪声的情况,这远远不符合空管对话语音的现实情况。具体而言,空管对话语音中的噪声环境复杂,多种噪声同时存在于对话语音中,噪声对语音的破坏力更大。此外,目前所使用的语音增强方案,大多数都使用单一特征作为神经网络学习优化的目标,我们在基于深度神经网络(下面简称DNN)的语音增强方法中,引入多个语音特征来进行联合学习。实验表明,多特征联合输入的学习方法显著提高了空管对话语音的语音增强表现。
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