Hybride oplossingen voor spraakverbetering in opnames van een enkel microfoon

Het inbouwen van gestructureerde modellen in traditionele spraakverbeteringstoepassingen geeft een verbetering, maar beperkt door het model zelf. Anderzijds, zorgt het gebruik van diepe neurale netwerken (DNN's) voor betere prestaties in omstandigheden gezien tijdens de trainingsfase, maar ze generaliseren slecht. Ons voorstel is de systematische opname van gestructureerde kennis in DNN's, voor aanzienlijk verbeterde spraakverbetering met grotere robuustheid in ongeziene omstandigheden.