《表2 对数似然比距离比较（LLR)》

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《一种基于LSTM-RNN的喉振传声器语音盲增强算法》

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由表1可看出，无论是经过DNN还是LSTM增强，增强后的语音LSD都明显减小，说明神经网络能够很好拟合高维特征。LSTM的拟合效果明显优于DNN，说明LSTM-RNN的神经网络结构更适合于TM语音盲增强。DNN、LSTM的输出经过NMF处理后LSD进一步减小，验证了不同的神经网络结构下，NMF均能够有效抑制神经网络输出过平滑问题。表2的对数似然比评价指标与LSD结果类似。