
Das vorgeschlagene MP-SENet-Modell führt eine explizite Verbesserung der Magnitude- und Phasenspektren in Parallel durch, um die Wahrnehmungsqualität und Intelligibilität der verbesserten Sprache zu erhöhen.


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Explizite Schätzung von Magnitude- und Phasenspektren in Parallel für hochwertige Sprachverbesserung


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Die reformed Sinc-Konvolution bietet Vorteile in Effizienz, Vielfalt der Filter und Interpretierbarkeit für die Sprachverbesserung.


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Was hören neuronale Netzwerke? Untersuchung der entscheidenden Bänder in der Sprachverbesserung mit Sinc-Konvolution
