文档摘要：为提升语音去噪技术的整体性能,提出基于深度学习的语音信号去噪方法.通过引入Adam优化长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)网络,提高了语音去噪的效率和效果.实验部分使用TIMIT数据集进行验证,并对比了传统LSTM模型和优化后的LSTM模型的性能.实验结果表明,优化后的LSTM模型的信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)和均方误差(MeanSquaredError,MSE)均优于传统模型.
Abstract：Toimprovetheoverallperformanceofspeechdenoisingtechnology,adeeplearningbasedspeechsignaldenoisingmethodisproposed.ByintroducingAdamtooptimizeLongShort-TermMemory(LSTM)networks,theefficiencyandeffectivenessofspeechdenoisinghavebeenimproved.TheexperimentalpartwasvalidatedusingtheTIMITdataset,andtheperformanceofthetraditionalLSTMmodelandtheoptimizedLSTMmodelwerecompared.TheexperimentalresultsshowthattheoptimizedLSTMmodelhasbetterSignal-to-NoiseRatio(SNR)andMeanSquaredError(MSE)thantraditionalmodels.
作者：国腾飞 徐骁 陈静 郭宝军 康宪芝Author：GUOTengfei XUXiao CHENJing GUOBaojun KANGXianzhi
作者单位：沧州交通学院,河北沧州061199
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(6)
分类号：TP37
关键词：深度学习 长短期记忆(LSTM) 语音信号 去噪
Keywords：deeplearning LongShort-TermMemory(LSTM) voicesignal denoising
机标分类号：TP391.1TN912.3TP183
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：河北省高等教育教学改革研究项目，中国民办教育协会课题，河北省高等学校科学研究项目，河北省高等教育教学改革研究项目，沧州交通学院校级科研项目，沧州交通学院校级教改项目基于深度学习的语音信号去噪方法研究[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(6)国腾飞 徐骁 陈静 郭宝军 康宪芝为提升语音去噪技术的整体性能,提出基于深度学习的语音信号去噪方法.通过引入Adam优化长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)网络,提高了语音去噪的效率和效果.实验部分使用TIMIT数据集进行验证,并对比了传统LSTM模...参考文献和引证文献
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关键词：深度学习,长短期记忆(LSTM),语音信号,去噪,
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