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利用監督性學習算法進行語音増強時，特征提取是至關重要的步驟。現有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學特征，基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升，但是仍然殘留大量噪聲，語音質量（用信噪比衡量）很低。在不影響可懂度的情況下，為了提高語音増強后語音質量，提出了一種基于自編碼特征的綜合特征。首先利用自編碼器提取自編碼特征，然后利用 Group Lasso算法驗證自編碼特征與聽覺特征的互補性和冗佘性，將特征重新組合得到綜合特征，最后將綜合特征作汋語音増強系統的輸入特征進行語音增強。在TIMT語料庫和 Noisex92噪聲庠上進行了仿真實驗，結果表明，與傳統的語音增強方法以及現有的組合特征和多分辨率特征分別作汋語音増強系統輸入特征的深度學習等方法相比，提岀的増強算法的語音質量得到了較大提升。
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