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傳統(tǒng)的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的語音增強方法由于采用非因果形式的輸入，在處理過程中具有固定延時，不適用于實時性要求較高的場合。針對這一問題，從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度展開研究，通過實驗對不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同輸人形式下的語音增強性能進行對比，尋找適用于因果形式輸人的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)建立一個能充分利用先前幀信息的因果語音增強模型。實驗結(jié)果表明，該模型在提高基于DNN的語音增強方法實時性的同時，保證了語音增強性能，其PESQ與STOⅠ得分分別為2.25和0.76。
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