三阶段混合尖端神经网络微调,用于语音增强
Nidal Abuhajar1, Zhewei Wang1, Marc Baltes1
1School of Electrical Engineering and Computer Science, Ohio University, Athens, OH, United States.
Frontiers in neuroscience
|May 15, 2025
概括
这项研究引入了混合人工神经网络 (ANN) 到尖端神经网络 (SNN) 微调方法,用于节能增强语音. 拟议的方法提高了SNN的性能和稳定性,为传统ANN提供了低功耗的替代方案.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 人工神经网络 (ANN) 具有先进的语音增强 (SE),但需要大量的计算资源.
- 尖端神经网络 (SNN) 提供了一个低功耗的替代方案,因为它们固有的稀疏性和高效的计算.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的混合ANN-SNN微调方案,用于节能增强语音.
- 将著名的SE架构Wave-U-Net和ConvTasNet适应为高效的SNN模型.
主要方法:
- 一个三阶段的混合培训框架,包括ANN培训,ANN到SNN转换和SNN微调.
- 使用混合训练方案,用于前进传球的尖信号和用于反向传播的ANN信号.
- 修改了网络架构以保持ANN性能,并采用了时间域处理,避免了光谱转换.
主要成果:
- 微调的SNN显示了显著的性能改进和增强的稳定性,与噪音数据集的基线模型相比.
- 提出的方法成功地将Wave-U-Net和ConvTasNet适应为用于语音增强的高效SNN.
结论:
- 混合ANN-SNN微调方案有效开发高性能,低功耗的SNN用于语音增强.
- 使用尖端神经元和时间域处理的SNN为SE任务提供了可行的,节能的解决方案.
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