matlab声音信号相位代码-Components-Loss:基于蒙版的语音增强中神经网络的成分损失

matlab声音信号相位差代码元件损耗 这些脚本引用了论文“基于掩码的语音增强中的神经网络的组件损失”。 在此存储库中，我们提供了使用我们建议的分量损失（CL）来训练基于掩码的语音增强卷积神经网络（CNN）的源代码，其中包括2个分量损失（2CL）和3个分量损失（3CL）。 还提供了相应的测试代码。 该代码由徐子怡编写，并在赵子悦和萨米·埃尔沙米的帮助下编写。 介绍 我们提出了一种新颖的成分损失（CL），用于训练基于面罩的语音增强的神经网络。 在训练过程中，提出的CL提供了对语音分量质量的保持，抑制残余噪声分量功率以及保持自然听起来的残余噪声分量的单独控制。 我们在几乎所有采用的仪器质量指标上都获得了优于基线损失的更好，更均衡的性能，基线损失包括常规的均方误差（MSE）损失函数以及与听觉相关的损失函数，例如语音质量的感知评估（ PESQ）损失和最近提出的感知加权滤波器损失。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.5.0和2.1.4 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息（例如numpy