| 基于循环神经网络的双耳助听器语音增强算法 |
| |
| 引用本文： | 朱亚涛,陈 霏,张雨晨,陶 源.基于循环神经网络的双耳助听器语音增强算法[J].传感技术学报,2021,34(9):1165-1172. |
| |
| 作者姓名： | 朱亚涛 陈 霏 张雨晨 陶 源 |
| |
| 作者单位： | 天津市成像与感知微电子技术重点实验室,天津大学微电子学院,天津300072;天津市成像与感知微电子技术重点实验室,天津大学微电子学院,天津300072;深圳清华大学研究院,广东深圳518057;北京大学深圳医院耳鼻喉科,广东 深圳518036 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划资助（2016YFA0202200）；深圳市科学技术创新委员会技术攻关面上项目（No.JSGG20191129141019090） |
| |
| 摘 要： | 基于神经网络的语音增强算法相比于传统方法具有更好的语音增强效果,但因网络规模大导致其难以实时实施于助听器中.对此,本文提出了一种具有低复杂度的循环神经网络用于增强双耳语音.该算法结合双耳语音提取梅尔频率倒谱系数和耳间相位差作为网络的输入特征,在使用双耳语音振幅信息的基础上结合语音空间线索更好的映射目标语音和带噪语音之间的关系.实验结果表明,与助听器常用算法相比,本文算法的双耳平均信噪比和短时语音可懂度平均提高了4.68 dB和4.5％;与基于神经网络的算法相比,本文算法的双耳平均信噪比和短时语音可懂度分别提高了1.63 dB和4.8％.当时钟频率为10 MHz时,本文网络的硬件设计需要4.2 ms左右的处理时间,可以满足助听器的实时需求.
|
| 关 键 词： | 语音增强 双耳助听器 循环神经网络 梅尔频率倒谱系数 耳间相位差 FPGA |
| 收稿时间： | 2021/5/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/7/7 0:00:00 |
Recurrent Neural Network-Based Speech Enhancement Algorithm for Binaural Hearing Aids |
| |
| ZHU Yatao,CHEN Fei,ZHANG Yuchen,TAO Yuan.Recurrent Neural Network-Based Speech Enhancement Algorithm for Binaural Hearing Aids[J].Journal of Transduction Technology,2021,34(9):1165-1172. |
| |
| Authors: | ZHU Yatao CHEN Fei ZHANG Yuchen TAO Yuan |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《传感技术学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《传感技术学报》下载全文 |
|
