CheapNET: 通过投影损失函数改进轻量级语音增强网络
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。噪声抑制和回声消除对于语音增强至关重要,是智能设备和实时通信的基础,而这些算法必须保证高效实时推断和低计算需求。我们提出了一种新的投影损失函数,用于增强噪声抑制效果,并且能够直接在 LAEC 预处理输出上进行回声消除的预测,从而显著提高模型性能。我们的噪声抑制模型仅使用 3.1M 个参数和 0.4GFlops/s...
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。