關(guān)鍵詞：喉振傳聲器 語(yǔ)音盲增強(qiáng) 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短時(shí)記憶 非負(fù)矩陣分解 

摘要：喉振傳聲器以其優(yōu)良的抗噪聲特性已在多種強(qiáng)噪聲場(chǎng)景中得到應(yīng)用,但其產(chǎn)生的語(yǔ)音尚存在著中頻成份厚重、高頻成份缺失等問(wèn)題,嚴(yán)重影響了語(yǔ)音的清晰度和可懂度。為改善喉振傳聲器的語(yǔ)音質(zhì)量,本文提出了一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long short term memory recurrent neuralnetworks,LSTM-RNN)的喉振傳聲器語(yǔ)音盲增強(qiáng)算法。與基于低維的譜包絡(luò)特征估計(jì)算法不同,該算法首先利用LSTM-RNN對(duì)喉振傳聲器語(yǔ)音與空氣傳導(dǎo)語(yǔ)音的高維對(duì)數(shù)幅度譜之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行建模,能有效捕捉上下文信息實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音幅度譜的重構(gòu),然后采用非負(fù)矩陣分解(Non-negative matrixfactorization,NMF)對(duì)估計(jì)出的語(yǔ)音幅度譜進(jìn)行處理,有效抑制了過(guò)平滑問(wèn)題,進(jìn)一步提高了語(yǔ)音質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)得到的LLR,LSD,PESQ性能指標(biāo)表明,該算法可有效改善喉振傳聲器的語(yǔ)音質(zhì)量。

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