Publications / 2025
Neural Wavelet Packet-Based Bidirectional Autoencoder for Multi-Resolution Speech Enhancement
Résumé
NWPA est un autoencodeur bidirectionnel fondé sur les paquets d’ondelettes pour l’amélioration multirésolution de la parole. Des filtres apprenables décomposent conjointement les sous-bandes d’approximation et de détail. L’architecture bidirectionnelle unifie les étapes de codage et de décodage pour limiter le nombre de paramètres. Une fonction améliorée de seuillage dur asymétrique apprenable supprime le bruit dans le domaine des ondelettes, tandis qu’une fonction de perte favorisant la parcimonie équilibre fidélité de reconstruction et représentations clairsemées. Les évaluations sur VoiceBank-DEMAND portent sur la réduction du bruit et la préservation de l’intelligibilité. Le code est disponible dans le dépôt associé.
Citation et BibTeX
Alaa Nfissi, Wassim Bouachir, Nizar Bouguila. (2025). Neural Wavelet Packet-Based Bidirectional Autoencoder for Multi-Resolution Speech Enhancement. Canadian Conference on Artificial Intelligence (Canadian AI). https://doi.org/10.21428/594757db.eead12b1
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}Projets de recherche
- 01
Projets
Apprentissage temps-fréquence adaptatif
Un dossier reliant ondelettes apprenables, paquets d’ondelettes, débruitage et superlettes fractionnaires.
Axes de recherche
- 01
Programmes de recherche
Représentations apprenables du signal
Ondelettes, paquets d’ondelettes et superlettes fractionnaires : des représentations adaptatives pour l’analyse émotionnelle et l’amélioration de la parole.
Code
- 01