论文地址：基于高效多任务卷积神经网络的残余声回波抑制 摘要 回声会降低语音通信系统的用户体验，因此需要完全抑制。提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余声回波抑制的方法。在多任务学习的背景下，采用双语音检测器作为辅助任务来提高RAES的性能。该训练准则基于一种新的损失函数，我们称之为抑制损失，以平衡残余回波的抑制和nearend信号的失真。实验结果表明，该方法能有效抑制不同情况下的残余回波。 关键词 ...
2021-01-08 15:58 0 441 推荐指数：
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论文地址：用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码：https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式：Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional ...
论文地址：https://arxiv.53yu.com/abs/2106.07577 基于 F-T-LSTM 复杂网络的联合声学回声消除和语音增强 摘要 随着对音频通信和在线会议的需求日益增加，在包括噪声、混响和非线性失真在内的复杂声学场景下，确保声学回声消除（AEC）的鲁棒性已成为 ...
论文地址：声学回声消除与双信号变换LSTM网络 预训练模型：https://github.com/breizhn/DTLN-aec 论文代码：https://github.com/breizhn/DTLN 博客作者： 摘要 本文将双信号变换LSTM网络(dual-signal ...
convolutional neural network for end-to-end monaura ...
论文地址：ICASSP 2021声学回声消除挑战:数据集和测试框架 回声消除挑战赛数据集地址：https://github.com/microsoft/AEC-Challenge 噪声抑制挑战赛数据集地址：https://github.com/microsoft/DNS-Challenge ...
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