transformer 语音增强
时间: 2023-10-05 19:04:15 浏览: 49
Transformer语音增强是通过在Transformer模型中引入卷积层来改进语音识别性能的方法。该方法被称为Conv-Transformer。在Conv-Transformer中,卷积层被用来降低帧率、获取未来信息,并且在Transformer层之间进行插入。这种结构既可以显著减少训练内存需求,又不会导致准确率下降。
相关问题
transformer在语音增强上的代码
transformer 在语音增强上的应用主要有两个:一是利用 transformer 架构来提升语音质量;二是使用 transformer 来降低语音信号的噪声。它们都可以改善语音质量,让语音信号更加清晰易懂。
去噪 Transformer
去噪Transformer是一种用于语音增强的神经网络模型。其中,T-GSA(Two-Stage Transformer Based Neural Network for Speech Enhancement)是一种基于改进的Transformer的模型,它包含了局部Transformer和全局Transformer,用于提取局部和全局的上下文信息,以解决长期依赖问题\[1\]。T-GSA模型的实现机制是通过输入含噪时域语音的STFT,经过Encoder得到语音信号的时频掩码,这个掩码是通过缩放噪声预测的干净的语音序列,最后通过iSTFT获得增强后的时域信号\[3\]。这种模型的提出是为了实现时域端到端的语音增强\[2\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [语音去噪深度学习模型论文总结(大多基于transformer)](https://blog.csdn.net/NUSMYDREAM/article/details/122406166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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