使用深度神经网络实现MATLAB语音增强

### 标题知识点 **MATLAB代码放大**： - MATLAB是一种高级编程语言，主要用于数值计算、数据分析和算法开发。 - 代码放大可能指代使用MATLAB对特定代码进行扩展、优化或者功能增强。 **深度神经网络进行语音增强**： - 深度神经网络（DNN）是一类人工神经网络，它们包含多个隐藏层，能够学习复杂的数据表示。 - 语音增强是信号处理领域的一个重要分支，旨在改善语音信号的质量，提升可懂度，通常用于噪声环境下的通话或者录音。 ### 描述知识点 **Keras实现**： - Keras是一个高层神经网络API，它能够以TensorFlow, CNTK, 或 Theano作为后端运行。 - Keras以其易用性和模块化设计而受到开发者的青睐，适合快速实验。 **徐永和邱强**： - 这里提到的可能是研究者的名字，徐永和邱强可能是文章或代码的作者之一。 **Jeonghwa Yoo**： - Jeonghwa Yoo可能是指这篇文献的原作者或者是参考的某个技术或方法的提出者。 **技术环境要求**： - Python 3.5：指的是使用的Python编程语言版本。 - Windows OS：指的是运行代码的操作系统环境。 **IEEE/ACM音频、语音和语言处理事务（TASLP）**： - 这是国际电气和电子工程师协会（IEEE）和美国计算机协会（ACM）联合出版的学术期刊，专注于音频、语音和语言处理领域的研究。 **原始实现**： - 原始的C++实现可能指代最初采用C++语言编写的算法或程序。 - 原始Keras重新实现可能指代用Keras框架重新编写了先前的模型或算法。 **PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）**： - PESQ是一种客观评估语音质量的方法，其值范围通常在-0.5到4.5之间，数值越高表示语音质量越好。 **TIMIT和115种噪音**： - TIMIT是一个广泛使用的语音识别数据库，包含多种美国英语口音的录音数据。 - 115种噪音可能指的是在实验中使用的噪声类型数量。 ### 标签知识点 **系统开源**： - 开源意味着源代码对所有人都是开放的，任何人都可以自由地使用、研究、修改和分发这些代码。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 **yuyinzengqiang-master**： - 文件名称可能指代该项目的主分支或者版本，"master"通常表示默认分支或最新版本。 - "yuyinzengqiang"可能指代项目的名称或者作者名。 综上所述，该文件涉及使用MATLAB和Keras框架基于深度神经网络的语音增强技术。作者可能是徐永和邱强，他们参考了Jeonghwa Yoo的工作，并在Python环境下使用Keras进行了语音增强模型的实现。实验采用了TIMIT数据库和115种不同的噪声类型，并使用PESQ标准来评估语音质量。此外，项目为开源系统，代码存储在名为"yuyinzengqiang-master"的版本控制库中。