文档名：基于卷积神经网络的噪声抑制算法优化
摘要：针对语音信号中的噪声抑制问题,提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的噪声抑制优化算法.首先,探讨基于CNN的噪声抑制框架,并研究基于L1正则化的优化方法.利用NoisySpeechDatabase进行实验测试,比较传统CNN和文章提出的方法在不同噪声环境下的去噪效果.实验结果表明,文章提出方法的信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)和均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)均优于传统CNN.
Abstract：ThisarticleproposesanoptimizedalgorithmfornoisesuppressioninspeechsignalsbasedonConvolutionalNeuralNetworks(CNN).Firstly,explorethenoisesuppressionframeworkbasedonCNNandstudytheoptimizationmethodbasedonL1regularization.Secondly,experimentaltestswereconductedusingtheNoiseSpeechDatabasetocomparethedenoisingeffectsoftraditionalCNNandtheproposedmethodindifferentnoiseenvironments.TheexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasbetterSignaltoNoiseRatio(SNR)andRootMeanSquareError(RMSE)thantraditionalCNN.
作者：王睿 裴瑶瑶Author：WANGRui PEIYaoyao
作者单位：河南测绘职业学院,河南郑州450000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TP183
关键词：卷积神经网络(CNN) 噪声抑制 正则化 算法优化
Keywords：ConvolutionalNeuralNetworks(CNN) noisesuppression regularization algorithmoptimization
机标分类号：TP391.41TN912.3TP273
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：基于卷积神经网络的噪声抑制算法优化[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(4)王睿 裴瑶瑶针对语音信号中的噪声抑制问题,提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的噪声抑制优化算法.首先,探讨基于CNN的噪声抑制框架,并研究基于L1正则化的优化方法.利用NoisySpeechDatabase进行实验测...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于卷积神经网络的噪声抑制算法优化 Optimization of Noise Suppression Algorithm Based on CNN
基于卷积神经网络的噪声抑制算法优化.pdf
- 文件大小:
- 1.66 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
