PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Signal Image and Video Processing· 2026Q2

GT-LFP: İlerici Konuşma İyileştirme için Hafif Bir Ağ

GT-LFP: a progressive speech enhancement network with selective state space and dynamic frequency awareness

Wenyi Yin, H-H Wang, tianyu Li, zichong Yan ve diğerleri

Kısa özet

Yeni bir ilerici konuşma iyileştirme ağı olan GT-LFP, minimum parametre sayısı (0.03M) ile gelişmiş gürültü bastırma ve performans (PESQ, STOI) elde ederek gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale gelir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • İlerici bir konuşma iyileştirme ağı olan GT-LFP tanıtıldı.
  • Gelişmiş karmaşık gürültü bastırma için LSSE ve FADC modülleri kullanıldı.
  • GTCRN'ye kıyasla iyileştirilmiş PESQ ve STOI skorları elde edildi.
  • Çok düşük bir model parametre sayısı olan 0.03M korundu.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Abstract Speech enhancement is a core issue in speech signal processing. It holds significant value in speech communication and speech recognition. This paper addresses the challenge of balancing model complexity and performance in deep learning-based speech enhancement. A Progressive Speech Enhancement Network, based on selective state space and dynamic frequency awareness, is proposed. The model uses a Selective State Space Enhancement (LSSE) module, a Frequency-Aware Dynamic Convolution (FADC) module, and a Progressive Mask Refinement (PMR) mechanism. These innovations enhance the suppression of complex noise. Experimental results demonstrate that the method enhances PESQ and STOI performance compared to the original GTCRN. It maintains a model parameter count of only 0.03 M. Thus, the method delivers strong speech enhancement and remains lightweight, making it suitable for real-time applications.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Signal Image and Video Processing, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Google Play'den indir App Store'dan indir

Alan: Sinyal İşleme

Signal ProcessingComputer Science