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该论文不同于传统的非监督的语音增强算法,提出了一种利用深度神经网络来学习带噪语音和干净语音之间复杂非线性关系的有监督语音增强算法。实验结果表明,与传统的增强算法相比,所提出的算法能够显著提高语音的主观和客观指标,并且能很好地抑制非平稳噪声。此外,论文中提出的面向高维向量映射的深度回归神经网络后续被广泛应用于语音信号处理领域的各个方向,并在实际产品得到了很好的应用。信号处理学会奖励委员会经过激烈评选后,最多提名6篇论文获得该奖项。在语音领域,这是首次以国内为第一单位发表的最佳论文奖,能获此荣誉,体现了这一工作的开创性和新颖性。依据谷歌学术,该论文目前引用数目达  

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