Abstract-Speech separation system fungerar vanligtvis på kort tid Fourier transform (STFT) av bullriga tal, och förbättra bara magnitudspektrumet samtidigt som fasspektrumet förblir oförändrat. Detta görs eftersom det fanns en övertygelse om att fasspektrumet är oviktigt för talförstärkning. Nya studier tyder dock på att fasen är viktig för perceptuell kvalitet, vilket leder vissa forskare att överväga magnitud och fasspektrumförbättringar. Vi presenterar en övervakad monaural talseparation metod som samtidigt ökar magnituden och fasspektra genom att arbeta i den komplexa domänen. Vårt tillvägagångssätt använder ett djupt neuralt nätverk för att uppskatta de verkliga och imaginära komponenterna i den idealiska förhållande mask definieras i den komplexa domänen. Vi rapporterar separationsresultat för den föreslagna metoden och jämför dem med relaterade system. Det föreslagna tillvägagångssättet förbättrar över andra metoder när det utvärderas med flera objektiva mått, inklusive den perceptuella utvärderingen av talkvalitet (PESQ), och ett lyssningsprov där försökspersonerna föredrar det föreslagna tillvägagångssättet med minst 69 procent. Index Terms-Complex ideal proportion mask, djupa neurala nätverk, talkvalitet, talseparation.
I REF tränas ett djupt neuralt nätverk för att producera ideala proportionmasker (IRMs) av de verkliga och imaginära delarna av det komplexa spektrogrammet, med viss förbättring jämfört med magnituduppskattningen.
Complex ratio masking for monaural speech separation
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}