論文地址：https: arxiv. yu.com abs . 基於 F T LSTM 復雜網絡的聯合聲學回聲消除和語音增強 摘要 隨着對音頻通信和在線會議的需求日益增加，在包括噪聲 混響和非線性失真在內的復雜聲學場景下，確保聲學回聲消除 AEC 的魯棒性已成為首要問題。盡管已經有一些傳統的方法考慮了非線性失真，但它們對於回聲抑制仍然效率低下，並且在存在噪聲時性能會有所衰減。在本文中，我們提出了一 ...
2022-03-24 17:01 0 891 推薦指數：
論文地址：聲學回聲消除與雙信號變換LSTM網絡 預訓練模型：https://github.com/breizhn/DTLN-aec 論文代碼：https://github.com/breizhn/DTLN 博客作者： 摘要 本文將雙信號變換LSTM網絡(dual-signal ...
論文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ 基於半盲源分離的非線性回聲消除 摘要: 當使用非線性自適應濾波器時，數值模型與實際非線性模型之間的不匹配是非線性聲回聲消除(NAEC)的一個挑戰。為了解決這一 ...
論文地址：DCCRN：用於相位感知語音增強的深度復雜卷積循環網絡 論文代碼：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent-1 引用：Hu Y，Liu Y，Lv S，et al. ...
論文地址：ICASSP 2021聲學回聲消除挑戰:數據集和測試框架 回聲消除挑戰賽數據集地址：https://github.com/microsoft/AEC-Challenge 噪聲抑制挑戰賽數據集地址：https://github.com/microsoft/DNS-Challenge ...
論文地址：基於高效多任務卷積神經網絡的殘余聲回波抑制 摘要 回聲會降低語音通信系統的用戶體驗，因此需要完全抑制。提出了一種利用卷積神經網絡實現實時殘余聲回波抑制的方法。在多任務學習的背景下，采用雙語音檢測器作為輔助任務來提高RAES的性能。該訓練准則基於一種新的損失函數，我們稱之為抑制 ...
for neural-network-based real-time speech enhancem ...
論文地址：面向基於深度學習的語音增強模型壓縮 論文代碼：沒開源，鼓勵大家去向作者要呀，作者是中國人，在語音增強領域 深耕多年 引用格式：Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech ...
博客作者：凌逆戰 論文地址：DeepFilterNet：基於深度濾波器的全頻帶音頻低復雜度語音增強框架 論文代碼：https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet 引用：Schröter H, Rosenkranz T, Maier A. ...
