Глубокое обучение для улучшения речи с использованием Keras и Python

Авторы: Йонг Сюй и Цюцян Конг.

Цель: Преобразовать проект кода на GPU-C++, чтобы сделать его более понятным и удобным для сообщества. Обучающий и декодирующий код будет объединён в код на Python. В качестве инструментария будет использоваться Keras.

Приглашение: Я хочу пригласить вас стать одним из участников этого проекта. Пожалуйста, свяжитесь со мной, если у вас есть интерес. yong.xu.ustc@gmail.com.

Моя конечная цель — создать универсальный и надёжный интерфейс для улучшения речи на основе глубокого обучения. А также попытаться адаптировать его для реального использования в бэкенде распознавания речи.

Ссылка: Исходный код на GPU-C++: https://github.com/yongxuUSTC/DNN-for-speech-enhancement.

Пожалуйста, цитируйте следующие статьи, если вы используете этот код:

[1] Регрессионный подход к улучшению речи на основе глубоких нейронных сетей. Йонг Сюй, Джун Ду, Ли-Ронг Дай и Чин-Хуэй Ли, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, стр. 7–19, том 23, № 1, 2015 (награда за лучшую статью IEEE SPS 2018, более 350 цитирований).

[2] Экспериментальное исследование улучшения речи на основе глубоких нейронных сетей. Йонг Сюй, Джун Ду, Ли-Ронг Дай и Чин-Хуэй Ли, IEEE signal processing letters, стр. 65–68, том 21, № 1, январь 2014.

[3] Многоцелевое обучение и постобработка на основе маски для улучшения речи на базе глубоких нейронных сетей, Йонг Сюй, Джун Ду, Чжэнь Хуан, Ли-Ронг Дай, Чин-Хуэй Ли, Interspeech2015.

Некоторые демонстрации улучшения речи на базе DNN:

http://staff.ustc.edu.cn/~jundu/The%20team/yongxu/demo/SE_DNN_taslp.html

http://staff.ustc.edu.cn/~jundu/The%20team/yongxu/demo/IS15.html