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基于回声状态网络的声环境中目标信号增强方法
1
作者
陈国钦
詹仁辉
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期20-27,共8页
基于声信道特点和回声状态神经网络建模,提出了一种通过抑制环境回声而相应增强目标语音的信号处理方法.仿真实验表明,对应于模型最好的泛化能力,其储备池规模(N)及其稀疏连接度(p)的N×p取值(为储备池中互相连接的神经元数量)是极...
基于声信道特点和回声状态神经网络建模,提出了一种通过抑制环境回声而相应增强目标语音的信号处理方法.仿真实验表明,对应于模型最好的泛化能力,其储备池规模(N)及其稀疏连接度(p)的N×p取值(为储备池中互相连接的神经元数量)是极值;其训练数据量(即足够的训练时间)存在一个下限值.训练建模后,该模型不仅达到通过抑制环境回声而相应增强输出目标语音信号的目的,而且麦克风接收信道改变时,也保持有效的处理效果.
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关键词
回
声状态神经网络
环境
回
声信号
目标语音
信号
原文传递
题名
基于回声状态网络的声环境中目标信号增强方法
1
作者
陈国钦
詹仁辉
机构
福建师范大学福清分校
福建师范大学光电与信息工程学院
出处
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期20-27,共8页
基金
福建省教育厅A类重点资助项目(JA13341)
文摘
基于声信道特点和回声状态神经网络建模,提出了一种通过抑制环境回声而相应增强目标语音的信号处理方法.仿真实验表明,对应于模型最好的泛化能力,其储备池规模(N)及其稀疏连接度(p)的N×p取值(为储备池中互相连接的神经元数量)是极值;其训练数据量(即足够的训练时间)存在一个下限值.训练建模后,该模型不仅达到通过抑制环境回声而相应增强输出目标语音信号的目的,而且麦克风接收信道改变时,也保持有效的处理效果.
关键词
回
声状态神经网络
环境
回
声信号
目标语音
信号
Keywords
echo state neural networks
environmental echo signal
target voice signal
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于回声状态网络的声环境中目标信号增强方法
陈国钦
詹仁辉
《福建师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
0
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