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随着智能语音交互设备的广泛使用,如何提升噪声环境下语音交互质量受到了产业界和学术界的广泛关注,语音增强是提升语音交互质量的重要技术之一。2021年7月12日,受中科院自动化所刘文举研究员邀请,张学良博士为所内师生做了“基于深度学习的语音增强”的学术报告。
近年来,以数据驱动为核心的深度学习通过逐层抽象方式形成原始数据区别性表达,在自然语言、语音和计算机视觉等领域取得了显著进展。但是,这一任务式、刺激式的学习机制需要向探索式(直觉牵引)、自主式学习机制跃升,具备“学习学习(learning to learn)”能力,形成解释性强、数据依赖灵活和知识引导的模型和方法。
为了有效提高语音情感识别的性能,需要对嵌入在高维声学特征空间的非线性流形上的语音特征数据作非线性降维处理。监督局部线性嵌入(SLLE)是一种典型的用于非线性降维的监督流形学习算法。该文针对SLLE存在的缺陷,提出一种能够增强低维嵌入数据的判别力,具备最优泛化能力的改进SLLE算法。利用该算法对包含韵律和音质特征的48维语音情感特征数据进行非线性降维,提取低维嵌入判别特征用于生气、高兴、悲伤和中性4...

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