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…

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…

论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺…

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…

论文地址:一种低复杂度实时增强全频带语音的感知激励方法 论文代码 引用格式:A Perceptually Motivated Approach for Low-complexity, Real-time Enhancement of Fullband Speech 摘要 近几年来,基于深度学习的语音增强方法大大超过了传统的基于谱减法和谱估计的语音增强方法.许多新技术直接在短时傅立叶变换(STFT)域中操作,导致了很高的计算复杂度.在这项工作中,我们提出了PercepNet,这是一种高效的方法,它…

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: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:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…

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…

论文地址:延迟约束的语音增强基音估计 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Escalante-B A N, et al. LACOPE: Latency-Constrained Pitch Estimation for Speech Enhancement[C]//Interspeech. 2021: 656-660. 摘要 基频($f_0$)估计,又称基音跟踪,是语音和信号处理领域长期以来的研究课题.然而,许多基音估计算法在噪声条件下失败,或者由于其帧大小或Viter…