INTERSPEECH 2022FS-CANet: 基于全带子带交叉注意力机制的语音增强本文由清华大学与腾讯天籁实验室、香港中文大学合作，提出了一个全带-子带交叉注意力（FSCA）模块来交互融合全局信息和局部信息，并将其应用于FullSubNet，构建了一个新的语音增强模型FS-CANet。 FS-CANet在降低了 25％ 的参数量的情况下进一步提升了原有语音增强模
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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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
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2023-10-11 09:14:17
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论文： TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-END SPEECH RECOGNITION WITH SELF-ATTENTION思想： 1）借助RNN-T在语音识别上的优势，通过tranformer替换RNN-T中的RNN结构，实现并行化运算，加快训练过程； 2）encoder部分前段引入包含因果卷积的VGGNet，一方面缩短声学特征的时序长度，节约计算，另一方面融合
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2024-07-04 07:24:52
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论文： RNNT:SPEECH RECOGNITION WITH DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS,2013 LSTM结构: 多层双向LSTM结构：思想： CTC对于当前时刻的输出只与当前时刻输入有关p(k|t)，而RNN-T引入语音学的信息，不仅与当前时刻输入有关，还有历史的输出有关p(k|t,u)；即RNN-T的两个网络输出，一个是C
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2024-04-21 16:54:50
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2023-10-08 09:20:31
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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
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2024-01-04 07:36:51
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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
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2024-08-27 09:36:00
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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
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2024-04-12 22:41:02
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1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本技术，是人工智能领域的一个重要分支。它旨在将人类的语音信号转换为文本信息，从而实现人机交互的自然语言处理。随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的应用也日益广泛，如智能家居、智能汽车、语音助手等。在本文中，我们将深入探讨语音识别技术的核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。我们希望通过这篇文章，帮助您更好地理解语音识别技术的工作原理，并提供一些实
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2024-09-14 13:22:24
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前言：基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是不能建模模型输出之间的依赖关系。RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Onlin
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2024-04-15 15:44:09
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摘要语音情感自动识别是近几年来人机交互领域的研究热点。 然而，由于缺乏对语音波形特点及时间特点的研究，目前的识别精度有待提高。为了充分利用时间特征里情绪饱和度的差异，提出了一种利用帧级语音特征结合基于注意力机制的长期短时记忆(LSTM)递归神经网络模型进行语音识别的方法。从语音波形中提取帧级语音特征，取代传统的统计特征，通过帧的序列来保持原始语音中的时序关系。本项目提出了一种基于LSTM的语音识别
## 如何实现语音增强 Python
在现代应用中，语音处理技术变得越来越重要。语音增强是一个关键的研究方向，其目标是提高语音信号的质量，使其更清晰、更易于理解。本篇文章将指引你通过 Python 实现语音增强，帮助你成为更为熟练的开发者。
### 整体流程概述
在实现语音增强之前，我们需要了解整个流程。以下是实现语音增强的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
在上一篇文章中，介绍了 卷积神经网络（CNN）的算法原理，CNN在图像识别中有着强大、广泛的应用，但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决，例如：语音识别，要按顺序处理每一帧的声音信息，有些结果需要根据上下文进行识别；自然语言处理，要依次读取各个单词，识别某段文字的语义这些场景都有一个特点，就是都与时间序列有关，且输入的序列数据长度是不固定的。而经典的人工神经网络
from audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShift, Shiftimport numpy as npSAMPLE_R
原创
2022-02-19 11:37:58
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from audiomentations import Compose
原创
2021-07-05 14:55:28
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最近学习Android平台下跨平台音视频通信开发，虽然网上有很多开源项目供我们参考学习，但音视频效果很一般，还有很多不稳定的因素，毕竟是开源嘛。在国内我找到了一个比较好音视频通信解决方案（百度下载官方Anychat demo），该案例提供了纯Java语言接口供我们调用，随后我参照官方android demo程序和开发文档并结合自己的见解写了一个android音频通信软件，200行以内代码就搞定了。
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2024-03-18 09:51:16
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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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本文的作者是 Ilya Sklyar, Anna Piunova, Yulan Liu。Amazon Alexa。动机： 端到端的语音识别系统开始研究有重叠片段的多个说话人的语音了，但是，因为有低延迟的限制，所以不太适合语音助手之类的交互。本论文主要是集中于多个说话人识别上，在低延迟的可能下提高识别精度，而且是在线识别。采用了一种流式的RNN-T
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
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2023-12-14 15:17:16
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