PSO-BP神经网络在语音干扰效果评估中的应用

作者：许亮; 赵松波; 高强; 莫家庆; 吕小毅^*; 郭翔

来源：现代电子技术, 2019, 42(06): 43-50.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.06.011

• 干扰
• BP神经网络
• 粒子群优化算法
• Mel倒谱
• 特征参数
• 主观MOS

为了克服BP神经网络在连续语音数据干扰效果评估过程中存在的弊端缺陷,提出一种利用粒子群优化算法神经网络的客观语音干扰效果评估方法。该方法利用Mel倒谱技术提取所得的连续语音数据特征参数作为模型输入,再通过粒子群优化对BP神经网络的初始权系进行多点优化,建立了粒子群算法优化的BP神经网络模型,通过优化后的神经网络模型实现输入值到对应主观评价MOS证,对比表明,粒子群算法优化后的BP神经网络模型,其收敛速度较传统BP在4%以内,模型相关系数和标准差更加接近理想参数。

• 单位
  新疆大学; 天津理工大学