Abstract-I detta arbete, föreslår vi användning av avhopp som en Bayesian uppskattning för att öka generalizabilityen av ett djupt neuralt nätverk (DNN) för talförbättring. Genom att använda Monte Carlo (MC) avhopp, undersöker vi om DNN kan åstadkomma bättre förbättring i osynliga bullriga förhållanden. Två DNN är utbildade på tal korrumperade med fem olika ljud vid tre SNRs, en använder konventionella avhopp och andra med MC avhopp och testas på tal med osynliga ljud. Talprover erhålls från TIMIT-databasen och ljud från NOISEX-92. I ett annat experiment tränar vi fem DNN-modeller separat på tal som är korrumperat med fem olika ljud, vid tre SNR. Den modellprecision som uppskattas med hjälp av MC dropout används som en proxy för kvadratfel för att dynamiskt välja det bästa av DNN-modellerna baserat på deras prestanda på varje ram av testdata. Den första uppsättningen experiment syftar till att förbättra prestandan hos en befintlig DNN med konventionell avhopp för osedda ljud, genom att ersätta den konventionella avhopp med MC avhopp. Den andra uppsättningen experiment syftar till att hitta ett optimalt sätt att välja den bästa DNN-modellen för avbuller när flera bullerspecifika DNN-modeller finns tillgängliga, för osedda bullriga förhållanden. Index Terms-tal förbättring, djupa neurala nätverk, DNN, avhopp, osynligt buller, Monte Carlo, modell osäkerhet.
I REF visar vi att när det gäller bullriga tal som är korrumperade med osedda ljud kan MC-avhoppande modeller ge en bättre denoiserad effekt än konventionella avhoppsmodeller.
DNN Based Speech Enhancement for Unseen Noises Using Monte Carlo Dropout
{'venue': '2018 12th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS)', 'journal': '2018 12th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}