|
|
Dereverberace založená na neuronových sítích
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
V posledných rokoch sa rozrástlo využitie neurónových sietí v oblasti spracovania reči. Táto bakalárska práca sa zaoberá implementáciou a vyhodnocovaním algoritmu na odstránenie dozvuku (reverberácie), ktorý využíva hlboké neurónové siete pre odhad výkonového spektra z rečovej nahrávky. Tento algoritmus je založený na najmodernejšom algoritme, Weighted prediction error (WPE), ktorý dokáže zredukovať reverberáciu z rečovej nahrávky. Táto práca obsahuje sumarizáciu teórie o dereverberácii, neurónových sieťach a algoritme WPE. V tejto práci sa experimentovalo s rôznymi architektúrami neurónových sietí, ktoré následne boli natrénované na rozdielnych dátových sadách s rôznymi vlastnosťami. Výsledky experimentov ukazujú, že naša modifikácia WPE dosahuje lepších výsledkov ako konvenčný algoritmus, a to najmä pre situácie, v ktorých je dĺžka spracovaného signálu krátka.
|
|
|
Speech Enhancement with Cycle-Consistent Neural Networks
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
Deep neural networks (DNNs) have become a standard approach for solving problems of speech enhancement (SE). The training process of a neural network can be extended by using a second neural network, which learns to insert noise into a clean speech signal. Those two networks can be used in combination with each other to reconstruct clean and noisy speech samples. This thesis focuses on utilizing this technique, called cycle-consistency. Cycle-consistency improves the robustness of a network without modifying the speech-enhancing neural network, as it exposes the SE network to a much larger variety of noisy data. However, this method requires input-target training data pairs, which are not always available. We use generative adversarial networks (GANs) with cycle-consistency constraint to train the network using unpaired data. We perform a large number of experiments using both paired and unpaired training data. Our results have shown that adding cycle-consistency improves the models' performance significantly.
|
|
|
Speech Enhancement with Cycle-Consistent Neural Networks
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
Deep neural networks (DNNs) have become a standard approach for solving problems of speech enhancement (SE). The training process of a neural network can be extended by using a second neural network, which learns to insert noise into a clean speech signal. Those two networks can be used in combination with each other to reconstruct clean and noisy speech samples. This thesis focuses on utilizing this technique, called cycle-consistency. Cycle-consistency improves the robustness of a network without modifying the speech-enhancing neural network, as it exposes the SE network to a much larger variety of noisy data. However, this method requires input-target training data pairs, which are not always available. We use generative adversarial networks (GANs) with cycle-consistency constraint to train the network using unpaired data. We perform a large number of experiments using both paired and unpaired training data. Our results have shown that adding cycle-consistency improves the models' performance significantly.
|
|
|
Dereverberace založená na neuronových sítích
Karlík, Pavol ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
V posledných rokoch sa rozrástlo využitie neurónových sietí v oblasti spracovania reči. Táto bakalárska práca sa zaoberá implementáciou a vyhodnocovaním algoritmu na odstránenie dozvuku (reverberácie), ktorý využíva hlboké neurónové siete pre odhad výkonového spektra z rečovej nahrávky. Tento algoritmus je založený na najmodernejšom algoritme, Weighted prediction error (WPE), ktorý dokáže zredukovať reverberáciu z rečovej nahrávky. Táto práca obsahuje sumarizáciu teórie o dereverberácii, neurónových sieťach a algoritme WPE. V tejto práci sa experimentovalo s rôznymi architektúrami neurónových sietí, ktoré následne boli natrénované na rozdielnych dátových sadách s rôznymi vlastnosťami. Výsledky experimentov ukazujú, že naša modifikácia WPE dosahuje lepších výsledkov ako konvenčný algoritmus, a to najmä pre situácie, v ktorých je dĺžka spracovaného signálu krátka.
|
host ::
RSS.