- 针对损失函数计算过程加入关于人耳听觉数据的基础上，设计了一种联合损失函数的语音增强深度学习算法。研究结果表明：本文设计的混合损失函数实现增强语音质量的明显优化。加入注意力机制后能够促进背景噪音的进一步减弱，从而获得更高可懂度。综合运用联合损失函数并融合注意力机制后，可以使神经网络获得更优质量增强语音。利用注意力机制提取特征参数以及结合联合损失函数进行神经网络优化能够促进增强语音质量的提升并达到更高的可懂度。
- 关键字：202306语音增强联合损失函数听觉语音失真
- AI对世界的改变正在从我们生活中可见可感的场景向包括工业在内的广泛领域拓展。对工业带来的变革将是全面而多样的，我们可以从应用广泛的工业条件监测来看AI如何产生巨大的影响。2ADI亚太区工业自动化行业市场部经理 于常涛1 计算机听觉及OtoSense体系结构参与工业设备维护的人都知道，设备发出的声音和振动是很重要的信息，通过声音和振动可以判断设备是否健康，从而可以将维护成本降低一半，使用寿命延长一倍。实现实时声学和振动数据分析是一种重要的基于状态的系统监测方法。过去我们可以凭着长期
- 关键字：听觉工业监测
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