作者:桂. 时间:2017-06-06  16:10:47 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6951494.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1i51Kymp omlsa代码:http://pan.baidu.com/s/1bpkvLVp omlsa论文:http://pan.baidu.com/s/1i5j3Adv 前言 这篇文章是TF-GSC的改进版.虽然TF-GSC对于方向性干扰的抑制效果不错,对于弥散噪声(di…

论文地址:基于通用传递函数GSC和后置滤波的语音增强 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12232341.html 摘要 在语音增强应用中,麦克风阵列后置滤波可进一步减少波束形成器输出处的噪声成分.在麦克风阵列结构中,最近提出的通用传递函数广义旁瓣消除器(TF-GSC)在定向噪声场中显示出令人印象深刻的降噪能力,同时仍保持低语音失真.但是,在扩散噪声场中,可获得的降噪效果不明显.当噪声信号不稳定时,性能甚至会进一步下降. 在本文中…

作者:桂. 时间:2017-06-03  21:46:59 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937259.html 原文下载:http://pan.baidu.com/s/1hs5kgh2 前言 1982年的文章了,主要是基于GSC框架的麦克风阵列增强,梳理一下文章的思路.这篇文章主要有两点特色: 1)在Frost’s algorithm基础上,进行了理论扩展; 2)论述了基于麦克风阵列的GSC框架. 一.理论回顾 假设噪声为加性: 其中s是des…

作者:桂. 时间:2017-06-08  08:01:41 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6957027.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1nvp1bJF 前言 理论上借助VAD可以实现噪声估计,但这是远远不够的,例如在low-SNR场景下,甚至Noise是non-staitonary,原文交代了噪声估计的重要性: The majority of the VAD algorithms encounter probl…

作者:桂. 时间:2017-06-06 13:25:58 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6943833.html 论文原文:http://pan.baidu.com/s/1hsuuQYK 前言 上一篇GSC是基于delay的框架进行处理,这是在无混响的情况下一种简单近似处理.许多更为复杂的应用场景,如存在的混响较严重Rt=450ms,则基于delay的模型是不合适的,有学者就考虑直接利用系统的响应函数,也就是传递函数(Transfer functi…

作者:桂. 时间:2017-06-03  15:06:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937635.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1pKOYuiJ 前言 本文的算法就是在阵列信号增强中非常经典的Frost's Algorithm.上个世纪70年代的技术了,梳理一下该算法的思路. 一.理论框架 首先交代理论模型.噪声为加性噪声: X为带噪信号,L为理想信号,N为噪声信号,目的是希望利用一组滤波器,实现特定信号…

论文地址:使用感知动机目标和损失的低延迟语音增强 引用格式:Zhang X, Ren X, Zheng X, et al. Low-Delay Speech Enhancement Using Perceptually Motivated Target and Loss[J]. Proc. Interspeech 2021, 2021: 2826-2830. 摘要 基于深度神经网络的语音增强方法优于传统的信号处理方法.我们提出了一种利用新的感知激励训练目标和损失函数的低延迟语音增强方法.该方法可…

作者:桂. 时间:2017-06-03  15:40:33 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937576.html 前言 本文主要记录麦克风阵列的几个基本知识点,并简单介绍基本的波束合成方法:Delay and sum (DSB). 一.栅瓣效应 类似干涉仪中的phase-wrapping问题:传感器的距离超过半波长的距离. A-Beam Pattern 以线性阵列为例 输出为 对应的增益,也就是output,取频率为1KHz的数据: 有时候也用极…

论文地址:MetricGAN+:用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码:https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式:Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2104.03538, 2021. 摘要 用于训练语音增强模型的代价函数…

论文地址:DeepFilterNet:基于深度滤波的全频带音频低复杂度语音增强框架 论文代码:https://github.com/ Rikorose/DeepFilterNet 引用:Schröter H, Rosenkranz T, Maier A. DeepFilterNet: A Low Complexity Speech Enhancement Framework for Full-Band Audio based on Deep Filtering[J]. arXiv preprin…