發(fā)布時(shí)間：2020-04-05 20:47

【摘要】：語(yǔ)音增強(qiáng)的目的是消除語(yǔ)音信號(hào)中的背景噪聲與環(huán)境干擾,來(lái)改善提高污染語(yǔ)音的質(zhì)量,盡最大可能提取出純凈的沒(méi)有被污染的語(yǔ)音,多運(yùn)用在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、通信系統(tǒng)中,有非常重要的作用。但是由于環(huán)境的多樣化,噪聲的不穩(wěn)定性和隨機(jī)性,并且基本不可能得到所有樣本數(shù)據(jù),在實(shí)際應(yīng)用中,這些方法很難取得較好的效果。另外,傳統(tǒng)的增強(qiáng)方法會(huì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行一些分布性的假設(shè),不準(zhǔn)確的假設(shè)會(huì)使增強(qiáng)后的語(yǔ)音與純凈語(yǔ)音信號(hào)差別比較大,語(yǔ)音的失真度相對(duì)比較高,結(jié)果就導(dǎo)致語(yǔ)音的可懂度不高,質(zhì)量下降。針對(duì)這些問(wèn)題,本文研究基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)屬于生成式模型,采用零和博弈的思想讓生成器和判別器進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練。它的生成器不需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布做任何假設(shè),最大的優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)W習(xí)任何分布下的真實(shí)數(shù)據(jù),并生成相似分布的數(shù)據(jù)。此外,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建,不僅可以提高模型的泛化能力,還可以加速網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗訓(xùn)練速度,具有非常大的優(yōu)勢(shì)。本文的主要工作包括以下兩個(gè)方面:(1)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)的選擇和網(wǎng)絡(luò)模型的性能緊密相關(guān)。通過(guò)分析原始生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)在模型訓(xùn)練過(guò)程中面臨的問(wèn)題,選擇最小二乘損失函數(shù)。針對(duì)利用生成器重構(gòu)出的語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量不高的問(wèn)題,改進(jìn)了最小二乘損失函數(shù)。在生成器的損失函數(shù)中引入L1范數(shù),并用超參數(shù)ρ來(lái)控制L1正則化影響的權(quán)重系數(shù),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出最優(yōu)值。針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的特點(diǎn),在改進(jìn)的基礎(chǔ)上搭建了基于語(yǔ)音增強(qiáng)的判別器和生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),訓(xùn)練并測(cè)試模型的性能。通過(guò)與傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行比較,得出基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)效果好于傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。(2)本文在深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,針對(duì)模型在訓(xùn)練過(guò)程中收斂速度慢、梯度消失等問(wèn)題,對(duì)生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)�；�于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),將判別器抽取的高維抽象特征作為生成器的條件信息,與高斯噪聲一同輸入到生成器,構(gòu)建條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型。最后通過(guò)跟改進(jìn)前的基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)能夠獲得更好的增強(qiáng)效果,增強(qiáng)后的語(yǔ)音質(zhì)量得到了提升,也增加了算法的穩(wěn)定性和泛化能力。
【圖文】：

圖4.1 Sigmod 函數(shù)和 Least Square 函數(shù)對(duì)比圖發(fā)現(xiàn)，，sigmod 函數(shù)僅在 0 中心左右的區(qū)間上有梯度幾乎不變化。而最小二乘函數(shù)的梯度只有在取有足夠的梯度，因此，最小二乘損失函數(shù)在 GAN 度會(huì)更加快。

數(shù)會(huì)將這些樣本拉向決策邊界，如圖 4.3 所示，可以更好的利用模型樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，收斂速度快，且不會(huì)出現(xiàn)梯度消失的問(wèn)題。圖4.2 交叉熵?fù)p失函數(shù)圖4.3 最小二乘損失函數(shù)基于這一觀察，我們選擇最小二乘生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（LSGAN）。判別器的損失函數(shù)如式(4-7)所示，生成器的損失函數(shù)如式(4-8)所示。( )( )( ( ))( )( ( ))2 2~ ~1 1min2 2data zLSGAN x P x z P zDV D E D xb E D G z a = + (4-7)( )( )( ( ))2~1min2zLSGAN z P zGV G E D G z c = (4-8)上式中，通過(guò)最小化判別器的損失函數(shù)，使真實(shí)數(shù)據(jù)被編碼為 a，生成數(shù)據(jù)被編碼為 b。通過(guò)最小化生成器的損失函數(shù)，使得到生成的數(shù)據(jù)能夠混淆判別器，同時(shí)被
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN912.35;TP183

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本文編號(hào)：2615512