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基于AD神经网络的语音增强的任务书
任务概述：
语音增强在语音通信、语音识别等领域有着广泛的应用。本任务旨在探究基于AD神经网络的语音增强技术，通过构建模型对语音信号进行去噪、降噪、增强等操作，提高语音信号质量和可识别性。
任务要求：
1.熟悉语音信号处理相关基础知识，了解语音信号的特点和处理方法。
2.熟悉AD神经网络的基本概念和原理，能够对语音信号进行特征提取和降噪等操作。
3.使用Matlab、Python等工具完成语音增强的实现，包括去噪、降噪、增强等操作，并分析实验结果。
4.提交完整的实验报告，包括任务背景、研究设计、数据分析和结论等内容。
参考步骤：
1.数据准备：收集合适的语音数据集，包括噪声、干净语音和加噪语音，进行预处理和特征提取。
2.AD神经网络的设计：建立AD神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，设置适当的参数和超参数。
3.训练和测试：利用数据集对模型进行训练和测试，评估模型的性能和有效性，包括信噪比、语音质量、语音识别率等指标。
4.数据分析和结论：分析实验结果，总结模型的优缺点和适用范围，提出改进建议和发展方向。
参考资料：
1.RavanelliM,BengioY.SpeakerrecognitionfromrawwaveformwithSincNet[J].arXivpreprintarXiv:1808.00158,2018.
2.XuY,DuK,LiuW,etal.ImprovedSpeech-EnhancementwithAdaptiveLossFunction[C]//2019IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2019:7165-7169.
3.毛慧东,何宇翔,杨小伟.AD模型在语音增强中的应用[J].计算机工程与应用,2020,56(03):1-5.