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基于聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)算法

針對(duì)損失函數(shù)計(jì)算過程加入關(guān)于人耳聽覺數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種聯(lián)合損失函數(shù)的語音增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)算法。研究結(jié)果表明：本文設(shè)計(jì)的混合損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)語音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機(jī)制后能夠促進(jìn)背景噪音的進(jìn)一步減弱，從而獲得更高可懂度。綜合運(yùn)用聯(lián)合損失函數(shù)并融合注意力機(jī)制后，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更優(yōu)質(zhì)量增強(qiáng)語音。利用注意力機(jī)制提取特征參數(shù)以及結(jié)合聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化能夠促進(jìn)增強(qiáng)語音質(zhì)量的提升并達(dá)到更高的可懂度。
關(guān)鍵字： ?202306 語音增強(qiáng) 聯(lián)合損失函數(shù) 聽覺語音失真

AI對(duì)世界的改變正在從我們生活中可見可感的場景向包括工業(yè)在內(nèi)的廣泛領(lǐng)域拓展。對(duì)工業(yè)帶來的變革將是全面而多樣的，我們可以從應(yīng)用廣泛的工業(yè)條件監(jiān)測來看AI如何產(chǎn)生巨大的影響。2ADI亞太區(qū)工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)市場部經(jīng)理? ? 于常濤1 計(jì)算機(jī)聽覺及OtoSense體系結(jié)構(gòu)參與工業(yè)設(shè)備維護(hù)的人都知道，設(shè)備發(fā)出的聲音和振動(dòng)是很重要的信息，通過聲音和振動(dòng)可以判斷設(shè)備是否健康，從而可以將維護(hù)成本降低一半，使用壽命延長一倍。實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)聲學(xué)和振動(dòng)數(shù)據(jù)分析是一種重要的基于狀態(tài)的系統(tǒng)監(jiān)測方法。過去我們可以憑著長期
關(guān)鍵字：聽覺工業(yè) 監(jiān)測

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