基于离散小波包变换与胶囊生成对抗网络的语音超分辨率算法

摘要

目前主流的语音超分辨率(Speech Super-Resolution,SSR)算法是使用卷积神经网络(Convolutional Neu-ral Networks,CNN)把低分辨率(Low-Resolution,LR)语音信号转换为高分辨率(High-Resolution,HR)的语音信号.但只使用普通的CNN所带来的效果通常比较平滑且缺少细节信息.生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的引入可以很好地解决这一问题.此外,胶囊网络(Capsule Networks,CapsNet)可以将空间信息编码为特征,这样与GAN结合可以更好地判断数据的真假.离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)是一种正交多分辨分析的工具,它在信号处理方面有很出色的表现.小波变换的一个扩展是离散小波包变换(Discrete Wavelet Packet Transform,DWPT),它在某些应用中提供了更有效的信号分析.本文提出一种基于DWPT和胶囊生成对抗网络(CapsGAN)的SSR网络架构Wavelet-SRGAN.对比实验结果表明,本文所提的算法能以最少的参数实现与现有先进算法相当的性能.在算法上有几个核心步骤:(1)在生成器网络中加入DWPT层;(2)在鉴别器上加入胶囊网络;(3)训练时加入小波损失.