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傳統(tǒng)的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的語(yǔ)音增強(qiáng)方法由于采用非因果形式的輸入，在處理過(guò)程中具有固定延時(shí)，不適用于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。針對(duì)這一問(wèn)題，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度展開研究，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同輸人形式下的語(yǔ)音增強(qiáng)性能進(jìn)行對(duì)比，尋找適用于因果形式輸人的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)建立一個(gè)能充分利用先前幀信息的因果語(yǔ)音增強(qiáng)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在提高基于DNN的語(yǔ)音增強(qiáng)方法實(shí)時(shí)性的同時(shí)，保證了語(yǔ)音增強(qiáng)性能，其PESQ與STOⅠ得分分別為2.25和0.76。
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