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1 篇 lu xugang
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检索条件"主题词=Deep autoencoder learning"

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详细简洁

排序：

Speech Enhancement Based on deep Denoising autoencoder

Speech Enhancement Based on Deep Denoising Autoencoder

引用

14th Annual Conference of the International-Speech-Communication-Association (INTERSPEECH 2013)

作者： Lu, Xugang Tsao, Yu Matsuda, Shigeki Hori, Chiori Natl Inst Informat & Commun Technol Tokyo Japan Acad Sinica Res Ctr Informat Technol Innovat Taipei Taiwan

ISBN: (纸本)9781629934433

We previously have applied deep autoencoder (DAE) for noise reduction arid speech enhancement. However, the DAE was trained using only clean speech. In this study, by using noisy clean training pairs, we further introduce a denoising process in learning the DAE. In training the DAE, we still adopt greedy layer-wised pretraining plus fine tuning strategy. In pretraining, each layer is trained as a one-hidden-layer neural autoencoder (AE) using noisy-clean speech pairs as input and output (or transformed noisy-clean speech pairs by preceding AEs). Fine tuning was done by stacking all AEs with pretrained parameters for initialization. The trained DAE is used as a filter for speech estimation when noisy speech is given. Speech enhancement experiments were done to examine the performance of the trained denoising DAE. Noise reduction, speech distortion, and perceptual evaluation of speech quality (PESQ) criteria are used in the performance evaluations. Experimental results show that adding depth of the DAE consistently increase the performance when a large training data set is given. In addition, compared with a minimum mean square error based speech enhancement algorithm, our proposed denoising DAE provided superior performance on the three objective evaluations.

关键词： deep autoencoder learning autoencoder noise reduction speech enhancement

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