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摘要
近年来，卷积神经网络在语音增强任务中得到了广泛的应用.然而，目前广泛使用的跳跃连接机制在特征信息传输时会引入噪声成分，从而不可避免地降低了去噪性能;除此之外，普遍使用的固定形状的卷积核在处理各种声纹信息时效率低下.基于上述考虑，提出了一种跨维度协同注意力机制和可形变卷积模块的端到端编-解码器网络CADNet.具体来说，在跳跃连接中引入跨维度协同注意力模块，进一步提高信息控制能力.并且在每个标准卷积层之后引入可形变卷积层，从而更好地匹配声纹的自然特征.在TIMIT公开数据集上进行的实验验证了所提出的算法在语音质量和可懂度的评价指标方面的有效性.
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