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利用監(jiān)督性學(xué)習(xí)算法進(jìn)行語音増強(qiáng)時(shí)，特征提取是至關(guān)重要的步驟?，F(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學(xué)特征，基于這些特征的増強(qiáng)語音雖然可懂度得到了較大提升，但是仍然殘留大量噪聲，語音質(zhì)量（用信噪比衡量）很低。在不影響可懂度的情況下，為了提高語音増強(qiáng)后語音質(zhì)量，提出了一種基于自編碼特征的綜合特征。首先利用自編碼器提取自編碼特征，然后利用 Group Lasso算法驗(yàn)證自編碼特征與聽覺特征的互補(bǔ)性和冗佘性，將特征重新組合得到綜合特征，最后將綜合特征作汋語音増強(qiáng)系統(tǒng)的輸入特征進(jìn)行語音增強(qiáng)。在TIMT語料庫和 Noisex92噪聲庠上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的語音增強(qiáng)方法以及現(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征分別作汋語音増強(qiáng)系統(tǒng)輸入特征的深度學(xué)習(xí)等方法相比，提岀的増強(qiáng)算法的語音質(zhì)量得到了較大提升。
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