简介：摘要：语音增强是一项把语言在干扰声中强化起来的关键技术，也是语言信号处理的核心研发内容之一。近年来，深度学习技术在语音增强中的成熟运用促进了该技术的迅速发展，同时也被积极的应用到广播电视产业之中，并展现出了明显的优势及效果。基于此，本文首先简要回顾了在电视广播技术领域中应用的基于深度学习的语音增强技术；然后针对当前语音增强存在的问题，在现有基础上设计了一种基于卷积特征计算的门控循环神经网络，以尽可能的提升语音增强效果；最后，经实验结果表明，本文提出的语音增强模型的语音增强效果优于现有语音增强模型的语音增强效果，表明该模型在广播电视技术的语音增强任务中具有一定的有效性和可行性。
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