一種用于語音質(zhì)量評價的半監(jiān)督學習方法研究_第1頁
一種用于語音質(zhì)量評價的半監(jiān)督學習方法研究_第2頁
一種用于語音質(zhì)量評價的半監(jiān)督學習方法研究_第3頁
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文檔簡介

半監(jiān)督學習方法（semi-supervisedlearning）是一種在訓練過程中分別預測其標簽，然后計算兩個分類器輸出結(jié)果的加權(quán)平均值，得到最終的語音質(zhì)量評價分數(shù)。PESQ、STOIPOLQA。對于這在PESQ數(shù)據(jù)集上，我們使用了一個支持向量機作為基線模型，其RMSE0.473RMSE得分為0.446，比基線模型提高了5.7%。STOI數(shù)據(jù)集上，我們使用了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基線模型，其RMSE得分為0.039。使用我們提出的半監(jiān)督學習方法得到的RMSE得分為0.032，比基線模型提高了17.9%。POLQA數(shù)據(jù)集上，我們使用了一個多層感知機作為基線模型，其RMSE0.715RMSE得分為0.684，比基線模型提高了4.3%。

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