深度神经网络与约束维纳滤波联合优化的单通道语音增强方法：实验验证

本文档深入探讨了一种结合深度神经网络（DNNs）与约束维纳滤波的单通道语音增强方法的研究。深度神经网络因其强大的特征提取能力，在语音信号处理领域中日益受到重视，特别是在语音增强任务中。为了进一步提升语音增强的性能，研究人员提出了一个新的网络架构，它将深度学习模型与传统的维纳滤波技术相结合。 在该方法中，首先，网络对带有噪声的语音信号进行处理，通过深度神经网络对幅度谱进行训练，以此得到原始语音信号和噪声的估计幅度谱。接着，利用这些估计值，设计了一个约束维纳增益函数，该函数旨在平衡噪声抑制和语音保留，确保在去除噪声的同时尽可能减少语音失真。这一过程涉及到对幅度谱的精细调整，以优化增强后的语音质量。 实验部分采用了一系列针对不同信噪比的20种不同类型的噪声进行仿真测试，结果表明，不论噪声类型是否在训练数据集中出现，这种方法都能有效地去除噪声，同时保持较低的语音失真。相较于传统的DNN（深度神经网络）和NMF（非负矩阵分解）增强方法，该联合优化的方法显示出显著的优势，证明了它在提高语音增强性能方面的有效性。 研究团队由多位专家组成，包括韩伟博士，他专注于深度学习和语音图像处理；张雄伟教授，专攻多媒体信息处理和数字通信；周星宇讲师，从事机器学习研究；白崧廷硕士，主要研究指挥保障和模糊数学；以及闵刚讲师，专注于语音编码和增强技术。他们的合作展示了跨领域的专业知识如何协同作用于解决实际问题，尤其是在复杂的信号处理领域如语音增强。 这篇论文不仅阐述了深度神经网络与约束维纳滤波的理论融合，还提供了实验证据，证实了这种新型方法在实际语音增强任务中的优越性能，对于提升音频处理系统的质量和效率具有重要的理论和实践价值。