I detta dokument presenteras en ny fasrekonstruktionsmetod (endast från ett givet amplitudspektrogram) genom att kombinera ett signalbehandlingsbaserat tillvägagångssätt och ett djupt neuralt nätverk (DNN). För att hämta en tidsdomänsignal från dess amplitudspektrogram krävs motsvarande fas. En av de populära fasrekonstruktionsmetoderna är Griffin-Lim-algoritmen (GLA), som bygger på redundansen av den korta Fourier-transformeringen. GLA innebär dock ofta många iterationer och producerar signaler av låg kvalitet på grund av bristen på förkunskaper om målsignalen. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi i denna studie en arkitektur som staplar ett underblock med två GLA-inspirerade fasta lager och en DNN. Antalet staplade delblock är justerbart, och vi kan byta prestanda och beräkningsbelastning baserat på krav på applikationer. Den föreslagna metodens effektivitet undersöks genom att man rekonstruerar faser från amplitudspektrogram av tal.
Nyligen har en djupt lärande baserad metod för att förfina resultatet av Griffin-Lim algoritm föreslagits i REF.
Deep Griffin–Lim Iteration
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}