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CheapNET: 通过投影损失函数改进轻量级语音增强网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了对RNN的训练的多个方面，关注增强语音频谱的RNN，提出了两种学习目标，并通过客观质量和可懂度指标进行评估。研究了特征归一化和批次序列长度对增强语音质量的影响，并展示了所提出方法和最先进的实时RNN方法的主观评分。
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关键要点
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本文研究了RNN（循环神经网络）训练的多个方面，影响实时单通道语音增强的质量。
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关注增强短时语音频谱的RNN，采用单帧输入单帧输出的框架。
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提出两种基于均方误差的学习目标，分别控制音频失真和噪声降低的重要性。
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通过客观质量和可懂度指标评估所提出的方法，并与其他竞争性在线方法进行比较。
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研究特征归一化和批次序列长度对增强语音的客观质量的影响。
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展示所提出的方法与最先进的实时RNN方法的主观评分。
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