1 非监督语音增强技术2 监督语音增强技术3 github上提供的源代码及分析3.1 Dual-signal Transformation LSTM Network简介https://github.com/breizhn/DTLN用于实时噪声抑制的堆叠双信号变换 LSTM 网络 (DTLN) 的 Tensorflow 2.x 实现。这个存储库提供了在 python 中训练、推断和服务 DTLN 模
语音增强是指当语音信号被不同噪声干扰、甚至淹没 后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制噪声干 扰的技术。语音增强在语音识别、语音编码等领域有着重要的应用，是语音交互 系统中最前端的预处理模块。 噪音类型：1. 混响 2. 背景噪声 3. 人声干扰 4. 回声单通道语音增强谱减法(原理简单，算法计算复杂度低) 将含噪语音信号和VAD判别(Voice Activity Detection
随着人们对语音增强知识的认识和发展，各种各样的语音增强算法都相应的发展起来。部的参数选取了。 其中，噪声对消法的基本原理是从带噪语...
原创
2022-10-10 15:48:48
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论文 SPECAUGMENT ON LARGE SCALE DATASETS摘要语音增强是一种直接作用在输入话语声谱图上的自动语音增强方法，实践证明在端到端网络上非常有效，训练声学模型使用语音增强的数据和噪音扰动的训练数据，介绍了SpecAugment的一种修改，根据发音的长度调整了时间掩码的大小和多重性，通过自适应掩盖可
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要语音处理过程中受到各种各样噪声的干扰，不但降低了语音质量，而且还将使整个系统无法正常工作。因此，为了消除噪声干扰，在现代语音处理技术中，工业上一般采用语音增强技术来改善语音质量从而提高系统性能。基于短时幅度谱估计来研究语音增强，主要介绍了功率谱相减、维纳滤波法，并介绍了这几种
from audiomentations import Compose
原创
2021-07-05 14:55:28
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from audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShift, Shiftimport numpy as npSAMPLE_R
原创
2022-02-19 11:37:58
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2.1 迭代维纳滤波算法简介 利用迭代思想去近似求解维纳滤波的非因果解，是用因果系统去实现非因果维纳滤波的一种方式。其基本思想为：先用带噪语音去初始化增强语音，然后计算得到增益函数，并利用对带噪语音进行滤波，得到新的增强信号，随后重复计算增益函数，再对带噪语音进行滤波，得到新的增强语音，如此迭代数次后的增益函数值即为所求（这里的 表示迭代的次数）。 接下来，介绍一下以迭代方式求解维纳滤波的几
1 模型本文提出了一种语音增强算法，该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱，更新了噪声功率谱；最后，考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况，做了相关验证，该算法能有效地抑制变化范围不大或是稳定的噪声，但是对实际中的变化范围很广的噪声效果不是很好。1.1 语音增强的相关概念嵌在语音系统中，语音信号不可避
原创
2021-10-16 23:44:04
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文本转语音如果把Python比喻成游戏中的一个英雄，你觉得它是谁？对于Dota老玩家来说，我会想到钢琴手卡尔！感觉Python和卡尔一样，除了生孩子什么都可以做的角色。日常生活中，我们会涉及到很多语音播报的场景，比如郭德纲版的高德地图导航、超市门口的红外感知提醒欢迎光临、银行的自助叫号系统，等等…今天就和大家聊聊Python文本转语音，看看这些从青铜到王者的模块。青铜-pywin32通过pip i
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2023-07-04 14:17:14
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前面时间因为一些事没更新，国庆节本猿终于有时间闲下来写点文章了。下面就是正文：经图像信息输入系统获取的原图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，大大影响了图像的质量。因此，在对图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采用图像增强的方法对图像质量进行改善。图像增强不会考虑引起图像质量下降的原因，而是将图像中感兴趣的特征有选择地突出，并衰减不需要的特征。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，
推荐一个网站 CNN Explainer (poloclub.github.io)，可以直观地理解CNN的具体过程1，CNN概述卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。通过增加卷积层和池化层，可以得到更深层次的网络。与多层感知器相比，卷积神经网络的参数更少，不容易发生过拟合。2， 为何CNN更适合图像问题2.1 管中窥豹看image的一小部分，就可以识别这个image
论文： ASAPP-ASR: Multistream CNN and Self-Attentive SRU for SOTA Speech Recognition摘要： 两种新颖的神经网络架构Multistream CNN(声学模型),slef-Atten
提起深度学习的再次兴起，大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破，但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后，神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模，用于替代GMM，同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是
一、简介本章提出了一种语音增强算法，该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱，更新了噪声功率谱；
原创
2021-07-09 14:51:52
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魏老师学生——Cecil：学习卷积神经网络CNN之旅 数据增强（Data augmentation）数据增强的方法样本不均衡训练和测试安排协调梯度下降（Gradient descent）—常用的CNN模型参数求解法批量梯度下降 BGD小批量梯度下降 MBGD随机梯度下降 SGD 数据增强（Data augmentation）增加训练数据可提升算法准确率。 理由：避免过拟合从而增大网络结构。对于有
语音交互是基于语音输入的新一代交互模式，比较典型的应用场景是各类语音助手。本文整理了语音交互领域常用的4个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。1.语音合成标记语言(SSML)语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人
一、简介语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。一句话，从含噪语音中提取尽可能纯净的原始语音。实际语音遇到的干扰可以分以下几类
原创
2021-07-09 15:39:14
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基于深度学习的中文语音识别系统框架本文搭建一个完整的中文语音识别系统，包括声学模型和语言模型，能够将输入的音频信号识别为汉字。声学模型使用了应用较为广泛的递归循环网络中的GRU-CTC的组合，除此之外还引入了科大讯飞提出的DFCNN深度全序列卷积神经网络，也将引入阿里的架构DFSMN。语言模型有传统n-gram模型和基于深度神经网络的CBHG网络结构，该结构是谷歌用于TTS
