I detta dokument anser vi att problemet med talförbättring i verkliga världen som förhållanden där flera ljud kan samtidigt korrumpera tal. Merparten av den aktuella litteraturen om talförstärkning fokuserar främst på förekomsten av enstaka ljud i korrumperat tal som är långt ifrån verkliga miljöer. Vi arbetar specifikt med att förbättra talkvaliteten i kontorsmiljö där flera stationära såväl som icke-stationära ljud kan vara närvarande samtidigt i tal. Vi föreslår flera strategier baserade på Deep Neural Networks (DNN) för talförbättring i dessa scenarier. Vi undersöker också en DNN utbildningsstrategi baserad på psykoakustiska modeller från talkodning för förbättring av bullriga tal.
Kumar et al REF studerade talförbättring i kontorsmiljöförhållanden där flera ljud kan förekomma samtidigt i tal.
Speech Enhancement In Multiple-Noise Conditions using Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}