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基于双分支注意力U-Net的语音增强方法

Speech enhancement method based on two-branch attention and U-Net
曹洁1,2
王宸章1
梁浩鹏1
王乔1
李晓旭1
1. 兰州理工大学 计算机与通信学院, 兰州 730050
2. 兰州城市学院 信息工程学院, 兰州 730050

摘要

针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征作为输入。首先利用残差连接设计了基于Conformer的残差卷积来增强网络降噪的能力。其次设计了双分支注意力机制结构,利用全局和局部注意力获取带噪语音中更丰富的上下文信息,同时有效表示长序列特征,提取更多样的特征信息。最后结合时域频域损失函数构建了加权损失函数对网络进行训练,提高网络的语音增强性能。使用了多个指标对增强语音的质量和可懂度等进行评价,在公开数据集Voice Bank+DEMAND上的增强后的语音感知质量(PESQ)为3.11,短时可懂度(STOI)为95%,信号失真度(CSIG)为4.44,噪声失真测(CBAK)为3.60,综合质量测度(COVL)为3.81,其中PESQ相较于SE-Conformer提高了7.6%,相较于TSTNN提高了5.1%。实验结果表明,所提方法在语音降噪的各个指标都表现出更优的实验结果,能够完成语音增强任务的相关要求。

基金项目

甘肃省重点研发计划资助项目(22YF7GA130)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0374
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1112-1116
文章编号: 1001-3695(2024)04-022-1112-05

发布历史

[2023-11-03] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版

引用本文

曹洁, 王宸章, 梁浩鹏, 等. 基于双分支注意力U-Net的语音增强方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1112-1116. (Cao Jie, Wang Chenzhang, Liang Haopeng, et al. Speech enhancement method based on two-branch attention and U-Net [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1112-1116. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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