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基于Flatten-CNN的语音带宽扩展研究
被引量：
2
1
作者
杨俊美
雷杨
陈习坤
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期87-94,共8页
现有基于深度学习的语音带宽扩展算法中,时域算法语音特征提取不够精确,训练数据量大;频域算法对数功率谱特征提取未重视帧与帧之间的信息关联,频率轴数为奇数,不便于加深网络深度,且忽略时域信息;时频两域算法模型相对复杂。针对以上问...
现有基于深度学习的语音带宽扩展算法中,时域算法语音特征提取不够精确,训练数据量大;频域算法对数功率谱特征提取未重视帧与帧之间的信息关联,频率轴数为奇数,不便于加深网络深度,且忽略时域信息;时频两域算法模型相对复杂。针对以上问题,文中提出了一种基于Flatten-CNN的语音带宽扩展算法。首先,为了充分利用语音特征和减少数据量,文中算法基于频域运行;其次,为了利用对数功率谱时间轴信息,提出了一种改进的编码器,通过引入平铺层,实现对数功率谱时频两轴特征提取;接着,为了加深网络深度,在频率轴数据处理时去掉最后一个点,还原时再补零,使频率轴数为偶数,以利于加深网络深度;最后,为了利用语音信号时域信息,在损失函数中引入时域损失。为验证文中算法的有效性,用TIMIT数据集和VCTK数据集进行了模型的训练和测试,实验结果表明,与当前主流算法相比,文中算法生成的高带宽语音质量得到提高,呈现出了更好的听觉效果。
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关键词
语音带宽扩展
平铺层
时
频
两
轴
特征提取
时
频
损失
网络深度
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职称材料
题名
基于Flatten-CNN的语音带宽扩展研究
被引量：
2
1
作者
杨俊美
雷杨
陈习坤
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61871188,61801133)。
文摘
现有基于深度学习的语音带宽扩展算法中,时域算法语音特征提取不够精确,训练数据量大;频域算法对数功率谱特征提取未重视帧与帧之间的信息关联,频率轴数为奇数,不便于加深网络深度,且忽略时域信息;时频两域算法模型相对复杂。针对以上问题,文中提出了一种基于Flatten-CNN的语音带宽扩展算法。首先,为了充分利用语音特征和减少数据量,文中算法基于频域运行;其次,为了利用对数功率谱时间轴信息,提出了一种改进的编码器,通过引入平铺层,实现对数功率谱时频两轴特征提取;接着,为了加深网络深度,在频率轴数据处理时去掉最后一个点,还原时再补零,使频率轴数为偶数,以利于加深网络深度;最后,为了利用语音信号时域信息,在损失函数中引入时域损失。为验证文中算法的有效性,用TIMIT数据集和VCTK数据集进行了模型的训练和测试,实验结果表明,与当前主流算法相比,文中算法生成的高带宽语音质量得到提高,呈现出了更好的听觉效果。
关键词
语音带宽扩展
平铺层
时
频
两
轴
特征提取
时
频
损失
网络深度
Keywords
speech bandwidth extension
tile layer
time-frequency two-axis feature extraction
time-frequency loss
network depth
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Flatten-CNN的语音带宽扩展研究
杨俊美
雷杨
陈习坤
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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