Detta dokument presenterar en djup neural nätverk (DNN)-baserad fas rekonstruktion från amplitud spektrogram. Vid ljudsignal- och talbehandling används ofta amplitudspektrogrammet för bearbetning, och motsvarande fasspektrogram rekonstrueras från amplitudspektrogrammet på grundval av Griffin-Lim-metoden. Griffin-Lim-metoden orsakar dock onaturliga artefakter i syntetiskt tal. När vi tar itu med detta problem introducerar vi distributionen av von-Mises DNN för återuppbyggnadsfasen. DNN är en generativ modell med von Mises distribution som kan modellera distributioner av en periodisk variabel såsom en fas, och modellparametrarna för DNN beräknas på grundval av kriteriet om maximal sannolikhet. Dessutom föreslår vi en gruppförsening för DNN-utbildning för att göra den förväntade gruppförseningen nära en naturlig gruppförsening. De experimentella resultaten visar att 1) den utbildade DNN kan förutsäga gruppfördröjning exakt mer än faserna själva, och 2) våra fasrekonstruktionsmetoder uppnår bättre talkvalitet än den konventionella Griffin-Lim-metoden.
För att ta itu med det första problemet föreslog REF en förlustfunktion baserad på von Mises distribution.
Phase Reconstruction from Amplitude Spectrograms Based on Von-Mises-Distribution Deep Neural Network
{'venue': '2018 16th International Workshop on Acoustic Signal Enhancement (IWAENC)', 'journal': '2018 16th International Workshop on Acoustic Signal Enhancement (IWAENC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}