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| 稿件标题： | 基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究 |
| 稿件作者： | 陈建明，梁志成 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 语音增强；EEMD分解；语音信号特征提取；深度神经网络；语音质量；可懂度 |
| 文章摘要： | 提出了基于总体平均经验模态分解（EEMD）预处理和深度神经网络的语音增强算法，首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解，获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量，然后从各IMF中提取时域的信号特征，组成特征向量，输入神经网络中进行训练。实验表明：该算法与经典无监督算法比，无需任何假设条件，可以较好地学习带噪语音和纯净语音之间复杂的非线性关系，在语音质量和可懂度方面优势明显，显示了深度神经网络在语音增强方面的独特作用。 |
| 引用本文格式： | 陈建明，梁志成.基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究［J］.兵器装备工程学报，2019,40(6):96-103. CHEN Jianming, LIANG Zhicheng.Research on Speech Enhancement Algorithm Based on EEMD Data Preprocessing and DNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(6):96-103. |
| 刊期名称： | 2019年06期 |
| 出版时间： | 2019年6月 |
| 上线时间： | 2019年6月28日 |
| 浏览次数： | 2503 |
| 下载次数： | 573 |
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