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在基于深度學習的語音增強模型中，長短時記憶網(wǎng)絡能較好地解決序列語音增強問題，但該模型在處理大規(guī)模含噪語音數(shù)據(jù)時存在訓練速度緩慢的問題。為此，提岀一種基于準循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的語音增強方法。利用門函數(shù)和記憶單元確保含噪語音序列上下文的相關性，門函數(shù)的計算不再依賴上一時刻的輸出，且該模型在含噪語音序列的輸入和門函數(shù)的計算中都引入矩陣的卷積運算，使模型可以同時處理多個時刻的語音序列信息，從而增強模型并行計算的能力。實驗結果表明，與長短時記憶網(wǎng)絡相比，該方法能在保證語音增強性能的前提下，有效提高網(wǎng)絡模型的訓練速度。
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