随笔分类 - 语音增强(SE)
Speech Enhancement
摘要：论文地址：TCNN：时域卷积神经网络用于实时语音增强 论文代码：https://github.com/LXP-Never/TCNN（非官方复现） 引用格式：Pandey A, Wang D L. TCNN： Temporal convolutional neural network for real
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摘要：论文地址：FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络，用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码：https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式：Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolut
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摘要：论文地址：MetricGAN+：用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码：https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式：Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Versi
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摘要：论文地址：使用感知动机目标和损失的低延迟语音增强 引用格式：Zhang X, Ren X, Zheng X, et al. Low-Delay Speech Enhancement Using Perceptually Motivated Target and Loss[J]. Proc. Inte
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摘要：论文地址：一种低复杂度实时增强全频带语音的感知激励方法 论文代码：https://github.com/search?q=PercepNet 引用格式：Valin J M, Isik U, Phansalkar N, et al. A Perceptually Motivated Approach
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摘要：论文地址：通过语音增强的电话强化感知损失提高感知质量 论文代码：https://github.com/aleXiehta/PhoneFortifiedPerceptualLoss 引用格式：Hsieh T A, Yu C, Fu S W, et al. Improving Perceptual Qu
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摘要：论文地址：使用门控卷积循环网络学习复数谱映射以增强单耳语音 代码地址：https://github.com/JupiterEthan/GCRN-complex 作者主页：https://jupiterethan.github.io/ 引用格式：Tan K, Wang D L. Learning co
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摘要：论文地址：用于实时语音增强的卷积递归神经网络 代码地址：https://github.com/JupiterEthan/CRN-causal 作者主页：https://jupiterethan.github.io/ 引用格式：Tan K, Wang D L. A Convolutional Recu
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摘要：论文地址：基于神经网络的实时语音增强的加权语音失真损失 论文代码：https://github.com/GuillaumeVW/NSNet 引用：Xia Y, Braun S, Reddy C K A, et al. Weighted speech distortion losses for neu
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摘要：论文地址：基于深度波形U-Net进行单耳语音增强 论文代码：https://github.com/Hguimaraes/SEWUNet 引用格式：Guimarães H R, Nagano H, Silva D W. Monaural speech enhancement through deep
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摘要：论文地址：基于动态注意的递归网络单耳语音增强 论文代码：https://github.com/Andong-Li-speech/DARCN 引用格式：Li, A., Zheng, C., Fan, C., Peng, R., Li, X. (2020) A Recursive Network wit
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摘要：论文地址：两阶段深度网络的解耦幅度和相位优化 引用格式：Li A, Liu W, Luo X, et al. ICASSP 2021 deep noise suppression challenge: Decoupling magnitude and phase optimization with
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摘要：论文名称：扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码：https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用：Pandey A, Wang D L. Densely connected neural network with dilated convolution
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摘要：论文地址：用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码：https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式：Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent
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摘要：论文地址：在波形域的实时语音增强 论文作者：facebook AI 研究所 论文代码：https://github.com/facebookresearch/denoiser 摘要 我们提出了一个基于原始波形的因果语音增强模型，该模型在笔记本电脑CPU上实时运行。所提出的模型是基于一个带有跳跃连接的
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摘要：论文地址：Fullsubnet：实时单通道语音增强的全频带和子频带融合模型 代码地址：https://github.com/haoxiangsnr/FullSubNet 引用格式：Hao X, Su X, Horaud R, et al. FullSubNet: A Full-Band and Su
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摘要：网上已经有很多人翻译了，但我做这工作只是想让自己印象更深刻 论文地址：基于DSP/深度学习的实时全频带语音增强方法 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/15144882.html 论文代码：https://github.com/xiph/rnnoise
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摘要：本文代码请见：https://github.com/Ryuk17/SpeechAlgorithms 博客地址（转载请指明出处）：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14142108.html 如果你觉得写得还不错，点赞👍，关注是对我最大的支持，谢谢😃 传统的语
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