I denna studie föreslår vi ett nytt system för ljudadaptiv talförstärkning (SE), som använder sig av en DAT-strategi (domänadversarial training) för att ta itu med frågan om bristande överensstämmelse mellan utbildnings- och testförhållanden. En sådan missmatchning är ett kritiskt problem i de system som bygger på djuplärande i Europa. En stor missmatchning kan leda till en allvarlig försämring av SE-bolagets prestanda. Eftersom vi i allmänhet använder ett välutbildat SE-system för att hantera olika typer av osedda ljud, sker ofta missmatchningen i verkliga scenarier. Det föreslagna bulleradaptiva SE-systemet innehåller en kodare-dekoder-baserad förbättringsmodell och en domändiskriminatormodell. Under anpassningen uppmuntrar DAT-metoden kodaren att producera bullerinvarianta funktioner som bygger på information från diskriminatormodellen och därmed ökar robustheten hos förbättringsmodellen till osedda bullertyper. Här betraktar vi stationära ljud som källdomänen (med mark-sanning rent tal) och icke-stationära ljud som måldomänen (utan marksanning). Vi utvärderade det föreslagna systemet på TMHINT- meningarna. Experimentella resultat visar att det föreslagna bullret adaptiva SE-systemet med framgång ger anmärkningsvärda PESQ (55,9 %) och SSRR (26.1 %) relativa förbättringar jämfört med SE-systemet utan att utföra bulleranpassning.
Liao m.fl. REF använde domän-adversarial utbildning i talförbättring för att lära sig buller invarianta funktioner.
Noise Adaptive Speech Enhancement using Domain Adversarial Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}