语音信号处理

基于深度学习的语音增强技术研究

随着人工智能技术的发展，语音信号处理领域迎来了新的突破。本文以深度学习为基础，探讨了如何通过神经网络模型提升语音信号的质量与可理解性。首先，介绍了传统语音增强方法存在的局限性，如对噪声环境适应能力不足等。接着，详细描述了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）相结合的新型语音增强算法，该算法能够有效分离背景噪声与目标语音信号，并显著提高信噪比。实验结果表明，相较于传统的谱减法或维纳滤波法，此方法在多种复杂场景下均表现出色，特别是在低信噪比条件下的表现尤为突出。此外，还讨论了未来可能的研究方向，包括多通道输入模型的应用以及迁移学习策略的引入，旨在进一步优化语音处理效果。本研究不仅为相关领域的学者提供了理论参考，也为实际应用中的语音通信系统改进提供了实践指导。