一种基于约束朴素生成对抗网络的语音增强方法

作者：袁丛琳; 孙成立

来源：2019-10-31, 中国, CN201911051607.1.

本发明公开了一种基于约束朴素生成对抗网络的语音增强方法,包括步骤：1)噪声数据收集和标记；2)语音分帧加窗；3)幅度压缩；4)输入约束朴素生成对抗网络训练；5)幅度解压缩；6)逆短时傅里叶变换,生成增强语音。本发明的优点是：通过生成对抗网络中的生成模型和判别模型之间的对抗学习,不断增强生成模型生成样本的能力,最终得到干净语音样本的分布；对语音或噪声的统计分布没有任何假设；采取复数谱映射的方法,在训练样本中增加了相位信息。本发明巧妙地解决了语音和噪声信号分布难以估计问题,有助于提高语音可懂度,避免相位失真。

• 单位
  南昌航空大学