计算机应用研究

作者：台文鑫,王钇翔,李森,蓝天,刘峤,

单位：电子科技大学信息与软件工程学院,成都610054；

关键词：语音增强,低信噪比,动态选择机制,形变卷积,渐进学习,

基金：国家自然科学基金项目(U19B2028,61772117)；科技委创新特区项目(19-163-21-TS-001-042-01)；提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室重点项目(10-2018039)；中央高校基本科研业务费项目(ZYGX2019J077)；；

为了提升模型在复杂场景下的信息处理能力，提出了一种基于注意力的动态选择机制，根据当前信息选择性地分配权重，有效融合形变卷积和普通卷积的特征输出，自适应地在卷积形变和标准卷积之间进行权衡，从而提高其表示能力。此外，通过借鉴渐进学习，在不增加额外参数的前提下，通过循环迭代的方式进一步增强了模型的学习能力。在TIMIT公开语料库上使用七种来自NoiseX92的不同噪声，在多种信噪比环境下进行实验，结果表明无论信噪比高低，噪声是否在训练数据集中出现，所提出的算法在可懂度和语音质量等客观评价指标上均优于近期其他的深度学习算法。

来源：2021年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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