基于深度学习的单音源语音分离方法研究

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中文摘要：语音交互技术早在20世纪就被研究者视为追捧的对象.生活中方方面面都离不开交流.早期传统机器学习的方法已经无法满足多元化语音交流的需求.针对语音交互技术存在的分离质量低、结果不准确等问题,利用一种带有时序卷积因子的全卷积分离网络来分离语音,通过编码器混合片段语音,解码器重构语音波形,得到分离结果.实验结果表明,该模型计算量小,延迟相对较短,是解决语音分离相对较优的方法.

外文标题：Research on Speech Separation Method of Single Audio Source Based on Deep Learning

作者：

陈瑶

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作者单位：

西京学院,陕西西安 710123

关键词：

卷积神经网络时域网络语音分离

出版年：

2022

DOI：

10.16311/j.audioe.2022.04.011