基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡多任務學習的時域語音分離

摘要： 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡時頻掩碼進行語音分離時，目標信號相位一般采用混合信號的相位譜，且對性別組合缺乏針對性處理，這導致分離語音的質量不佳。針對該問題，本文提出一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)合性別組合檢測（Fully Convolutional Neural Network-Gender Combination Detection, FCN-GCD）多任務學習的時域語音分離方法。該方法首先在... （共10頁）