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张琨瑶王华朋牛瑾琳倪令格刘元周 《刑事技术》2021,(5):457-463
目的为了提高实际工作中获取到的音频资料中语音的质量,降低噪声对语音质量及可懂度的影响,提出了一种基于深度卷积神经网络的语音降噪模型。方法该模型通过卷积、加偏置、批量归一化、Relu激活的多层循环结构,能够有效地对低信噪比条件下语音中的洗衣机噪声、鼓掌噪声、汽车内部噪声等多种常见的环境噪声进行降噪处理。结果最终含噪语音经过模型处理后的MOS评分达到3.91分,其中最高分4.05分,最低分3.81分。结论该模型能够切实提高含噪语音的质量及可懂度,对于实际的公安工作、智慧警务建设、语音分析、语音文本识别等具有重要的意义和价值。 相似文献
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目的探究语音情感分析系统(Layered Voice Analysis,LVA)在不同情况下的表现,并通过分析数据找出影响系统识别率的因素。方法设置两种不同场景对20名研究对象进行提问,并录音。通过LVA语音系统对语音样本进行分析,使用SPSS统计软件对系统生成的参数进行统计分析。结果在未告知研究对象实验真相的情况下LVA语音系统平均识别率为91.75%,要远高于研究对象在知情情况下的识别率。在询问过程中,当未涉及敏感问题时,随着时间的推移研究对象的心理压力逐渐减小。结论LVA语音系统具有良好的情感分析和识别能力,可为司法工作提供参考。 相似文献
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