论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强 音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural speech enhancement for hearing aids[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11138,2020. 摘要 现代语音增…

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:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…

Application of deep learning methods in speech enhancement 语音增强中的深度学习应用 按: 本文是DNS,AEC,PLC等国际级语音竞赛的主办方--Microsoft Research Labs音频与声学研究组(Audio and Acoustics Research Group)于2021年发表的Sound capture and speech enhancement for speech-enabled devices中节选的一章,总…

论文作者:Xiang Hao, Xiangdong Su, Radu Horaud, and Xiaofei Li 翻译作者:凌逆战 论文地址:Fullsubnet:实时单通道语音增强的全频带和子频带融合模型 代码:https://github.com/haoxiangsnr/FullSubNet 摘要 本文提出了一种用于单通道实时语音增强的全频带和子频带融合模型FullSubNet.全频带和子频带是指分别输入全频带和子频带噪声频谱特征,输出全频带和子频带语音目标的模型.子带模型独立处理每个频率…

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…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

提出了模型和损失函数 论文名称:扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码:https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用:Pandey A, Wang D L. Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE Internati…

论文地址:基于动态注意的递归网络单耳语音增强 论文代码:https://github.com/Andong-Li-speech/DARCN 引用格式:Li, A., Zheng, C., Fan, C., Peng, R., Li, X. (2020) A Recursive Network with Dynamic Attention for Monaural Speech Enhancement. Proc. Interspeech 2020, 2422-2426 摘要 听觉动态注意理论已经…

论文地址:基于神经网络的实时语音增强的加权语音失真损失 论文代码:https://github.com/GuillaumeVW/NSNet 引用:Xia Y, Braun S, Reddy C K A, et al. Weighted speech distortion losses for neural-network-based real-time speech enhancement[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on…