时文华

作品数：4被引量：19H指数：2
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发文主题：语音增强网络非负矩阵分解神经网络码本更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《数据采集与处理》《军事通信技术》《计算机研究与发展》《信号处理》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
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利用深度全卷积编解码网络的单通道语音增强被引量：5
《信号处理》2019年第4期631-640,共10页时文华 张雄伟 邹霞 孙蒙 
国家自然科学基金项目(61471394);江苏省优秀青年基金(BK20180080)
针对传统的神经网络未能对时频域的相关性充分利用的问题,提出了一种利用深度全卷积编解码神经网络的单通道语音增强方法。在编码端,通过卷积层的卷积操作对带噪语音的时频表示逐级提取特征,在得到目标语音高级特征表示的同时逐层抑制...
关键词：语音增强 跳跃连接 编解码 卷积神经网络 
联合稀疏非负矩阵分解和神经网络的语音增强被引量：10
《计算机研究与发展》2018年第11期2430-2438,共9页时文华 倪永婧 张雄伟 邹霞 孙蒙 闵刚 
国家自然科学基金项目(61402519;61471394);江苏省自然科学基金项目(BK20140071;BK20140074);陕西省自然科学基金项目(2017JQ6033)~~
针对基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的语音增强方法在低信噪比部分和无结构特征的清音部分会引入失真这一问题,利用语音信号在时频域呈现的稀疏特性和深度神经网络在语音增强应用中表现出的谱重构特性,提出...
关键词：深度神经网络 字典学习 非负矩阵分解 语音增强 稀疏约束 
非负组合模型及其在声源分离中的应用被引量：2
《数据采集与处理》2017年第2期266-277,共12页张雄伟 李轶南 时文华 胡永刚 陈栩杉 
国家自然科学基金(61471394;61402519)资助项目;江苏省自然科学基金(BK20140071;BK20140074)资助项目
非负组合模型在人工智能、数据挖掘和智能信息处理研究领域具有十分重要的应用意义,已经逐渐成为声源分离中最常使用以及最具代表性的模型之一。内含于其中的非负成分的加性组合与人类听觉系统的感知机理高度契合。利用非负组合模型进...
关键词：声源分离 非负组合模型 非负矩阵分解 
深度学习理论及其应用专题讲座(四) 第8讲 深度学习方法在语音增强中的应用被引量：2
《军事通信技术》2016年第3期98-104,共7页时文华 张雄伟 张瑞昕 韩伟 
国家自然科学基金资助项目(61402519;61471394);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140071;BK20140074;BK2012510)
语音增强旨在提高受损语音的质量和可懂度,在语音通信、语音编码和语音识别等诸多领域得到广泛的应用。近年来深度学习依靠其良好的复杂特征提取表达能力,擅长对数据中的结构化信息进行建模能力,在语音信号和信息处理研究领域受到重视...
关键词：深度学习 语音增强 神经网络 
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