深度学习概述深度学习的一些简介，其要点如下：深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习；深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式；深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升；深度学习的理论基础依然有待深入。深度前馈网络 作为学习模型的深度前馈网络存在的一些共性问题，其要点如下：深度前馈网络利用深度架构实现工程上可实现的对任意函数的通用逼近；深度前馈网络使用梯度下降的方法进
前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪。最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪，就学习了原理并且软件实现了它。MCRA主要用于噪声估计，OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪。类比于webRTC中的降噪方法，也有噪声估计（分位数噪声估计法）和基于估计出来的噪声降噪（维纳滤波），MCRA就相当于分位数噪声估计法，OMLSA就相当于维纳滤波。本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪
噪声问题一直是语音识别的一个老大难的问题，在理想的实验室的环境下，识别效果已经非常好了，之前听很多音频算法工程师抱怨，在给识别做降噪时，经常发现WER不降反升，降低了识别率，有点莫名其妙，又无处下手。刚好，前段时间调到了AIlab部门，有机会接触这块，改善语音识别的噪声问题，虽然在此之前，询问过同行业的朋友，单通道近场下，基本没有太大作用，有时反而起到反作用，但是自己还是想亲身实践一下，至少找到这
深度学习模型： 我总结了之前看的模型，并又寻找了基于transformer的模型，挑选了四个性能较好（评判标准是各种语音评价指标、该论文提出的模型与已有模型相比较得到的结果）的模型，其中前面三个是基于transformer的模型，最后一个是基于CRN网络的模型。每个论文的链接都在介绍后给出。《T-GSA: Transformer with Gaussian-Weighted Self-Attent
近日，由清华大学和清微智能技术团队合作的论文PAGAN:A Phase-Adapted Generative Adversarial Networks for Speech Enhancement(PAGAN：一种用于语音增强的自适应生成对抗网络)被第45届国际声学、语音与信号处理会议(ICASSP2020)录用，并被邀请演讲分享。ICASPP是语音领域等级的国际会议，在语音识别、语音合成等方向汇
## 深度学习语音增强算法
### 介绍
在语音通信、语音识别等领域，由于环境噪声等因素的存在，语音信号的质量经常会受到影响，导致识别率下降或者通信质量较差。因此，语音增强算法成为了一个研究热点，通过去除噪声、提升语音信号质量，可以有效提高语音相关应用的性能。
深度学习在语音增强领域取得了显著的成果。本文将介绍一种基于深度学习的语音增强算法，并提供代码示例。
### 算法原理
深度学习语
原创
2023-08-25 06:57:20
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设计目的和设计要求在接收到的语音信号大多含有噪声，并且噪声有大有小。由于在处理语音信号（例如语音识别，语音编码)之前往往要对带噪的语音进行减噪。这实质上就是语音信号处理中的语音增强。本组在此选用基本谱减法进行语音降噪。一般来说，随着信噪比的减小，减噪方法处理的效果也随之变差，而且往往会使语音信号丢字或者波形失真。基本谱减法虽然简单易行，有一定效果，但要在信噪比很低的情况下进行降噪，还需寻找更有效的
# 深度学习语音增强
深度学习是一种通过模拟人脑神经元网络的方式来进行学习和推理的机器学习方法。语音增强是指通过算法的方式提升语音信号的质量和清晰度。深度学习在语音增强领域取得了很大的成功，极大地改善了语音增强的效果。本文将介绍深度学习语音增强的原理和实现方法，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[构建深度学
噪声问题一直是语音识别的一个老大难的问题，在理想的实验室的环境下，识别效果已经非常好了，之前听很多音频算法工程师抱怨，在给识别做降噪时，经常发现WER不降反升，降低了识别率，有点莫名其妙，又无处下手。 刚好，前段时间调到了AIlab部门，有机会接触这块，改善语音识别的噪声问题，虽然在此之前，询问过同行业的朋友，单通道近场下，基本没有太大作用，有时反而起到反作用，但是自己还是想亲身实践一下，至少找
上图显示了噪声抑制前后（上图为原语音, 下图为处理后）音频的声谱图。这是RNNoise该演示演示了RNNoise项目，展示了如何将深度学习应用于噪声抑制。主要思想是将经典信号处理与深度学习相结合，以创建一种小型且快速的实时噪声抑制算法。无需昂贵的GPU, 它可以在树莓派(Raspberry Pi)上轻松运行。它比传统的噪声抑制系统更简单（更容易调音），并且听起来更好。噪声抑制噪声抑制是
基于人工智能的语音降噪方法、装置和计算机设备技术领域本申请涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的语音降噪方法、装置和计算机设备。背景技术随着语音技术的发展，语音识别在日常生活中逐步普及。然而在日常使用的各种场景中，由于存在各种噪声和设备信号的干扰，语音质量和可懂度都会受到影响，并且会带来语音识别系统性能的急剧下降。现有相关技术中，对语音进行降噪的技术方案主要有：1、基于谱减的方法，把语音
一、语音合成概述语音合成，又称文语转换(Text To Speech, TTS)，是一种可以将任意输入文本转换成相应语音的技术。传统的语音合成系统通常包括前端和后端两个模块。前端模块主要是对输入文本进行分析，提取后端模块所需要的语言学信息，对于中文合成系统而言，前端模块一般包含文本正则化、分词、词性预测、多音字消歧、韵律预测等子模块。后端模块根据前端分析结果，通过一定的方法生成语音波形，后端系统一
基于深度学习语音分离技术的研究现状与进展本文主要是针对单通道的监督性语音分离技术的综述，描述该技术涉及到的特征、模型和目标三个主要方面；并对语音分离的一般流程和整体框架进行了详细的介绍、归纳和总结。表格总结重要摘录隐式时频掩蔽在这些方法中，时频掩蔽作为一个确定性的计算过程被融入到具体应用模型中，例如识别模型或者分离模型，他们并没有估计理想时频掩蔽，其最终的目标是估计目标语音的幅度谱甚至是波形，或者
目录一、项目简介二、语音数据集介绍1.不同人的声音2.每人不同单词的发音3.声音波形三、代码功能介绍1.依赖环境及项目目录2.数据读取与预处理（data_create.py）3.语音数据分帧及mfcc处理（data_create.py）4.模型构建（model.py）5.模型训练（model_train.py）6.模型评估（model_test.py）7.模型训练可视化8.模型预测（func_t
语音合成概述文章概述：本篇文章主要介绍了语音合成的基础概念、主流声学模型的优缺点，以及语音合成前沿技术的科普；通过本篇文章的学习，可以对语音合成技术的概念以及模型的选型有一定了解；语音合成流程音素：最小的语音单位，如’普通话’这三个字是由3个音节，8个音素组成的；主要有三个阶段：前端处理——声学模型——声码器前端处理与声码器都有通用的一些方案，针对不同任务的改进点主要在声学模型部分；自回归语音合成
根据系统是否有参考信号传感器可将ANC系统大致的分为前馈型和反馈型。前馈控制是产生次级噪声之前就通过传感器测量初级噪声的频率以获取参考信号。反馈控制不需要测得参考信号就产生次级噪声进行相消干涉反馈型ANC系统 反馈型 ANC 系统中没有传感器来测得参考输入信号，仅通过误差传感器获取经相消干涉后的残余噪声并将其送入到反馈控制器，进而达到调节次级声源ynyn的目的，使其发出与初级噪声幅值相等相位相反的
现在假设知道了HMM模型中的一个状态（比如，孤立此识别中，这里一个状态代表一个词）对应的K个多维高斯的所有参数，则该GMM生成该状态（该词）上某一个观察向量（）的概率就出来了，即，知道了某个孤立词对应的K个高斯模型的所有参数，那么，就可以计算一帧观测值对于该词的概率。以下是文献中提到的 机器学习&数据挖掘笔记_1
应用于语义分割问题的深度学习技术综述摘要应用场景：自动驾驶、室内导航、甚至虚拟现实与增强现实等。一、引言语义分割：（应用于静态2D图像、视频甚至3D数据、体数据）是计算机视觉的关键问题之一。 图 1 物体识别或场景理解相关技术从粗粒度推理到细粒度推理的演变：四幅图片分别代表分类、识别与定位、语义分割、实例分割。本文核心贡献如下：1）我们对于现有的数据集给出了一个全面的调查，这些数据集将会对深度学习
基于MATLAB的加噪语音信号的滤波一．滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方 法即实现办法，并进行图形用户界面设计，以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应（IIR）数字滤波器设计中，先进行模拟滤波器的设计，然后进行模拟数字滤波器转换，即采取脉冲响应不变法及双线性Z变更法设计数字滤波器，最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设
中国科学院自动化研究所智能交互团队在环境鲁棒性、轻量级建模、自适应能力以及端到端处理等几个方面进行持续攻关，在语音识别方面获新进展，相关成果将在全球语音学术会议INTERSPEECH2019发表。现有端到端语音识别系统难以有效利用外部文本语料中的语言学知识，针对这一问题，陶建华、易江燕、白烨等人提出采用知识迁移的方法，首先对大规模外部文本训练语言模型，然后将该语言模型中的知识迁移到端到端语音识别系
