[发明专利]信号增强方法、模型训练方法、装置、设备、音箱及介质

权利要求书

1.一种信号增强方法，其特征在于，包括：

获得待增强语音信号、线性回声消除信号和参考信号，其中，所述待增强语音信号包括所述参考信号的回声信号，所述线性回声消除信号是根据所述参考信号对所述待增强语音信号进行线性回声消除后得到的信号；

将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述待增强语音信号的幅度谱，输入到预先训练的信号增强模型，得到所述待增强语音信号对应的增强语音信号的幅度谱掩码；

根据所述幅度谱掩码和所述待增强语音信号，获得所述增强语音信号。

2.根据权利要求1所述的信号增强方法，其特征在于，将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述待增强语音信号的幅度谱，输入到预先训练的信号增强模型，得到所述待增强语音信号对应的增强语音信号的幅度谱掩码的步骤包括：

将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述待增强语音信号的幅度谱，输入到所述信号增强模型中彼此交叉的第一分支和第二分支，得到第一分支输出的所述增强语音信号的幅度谱掩码，

其中，第一分支包括：N层卷积神经网络、M层门控循环单元网络、一层全连接层和一层输出层，第二分支包括：N层卷积神经网络和M-1层门控循环单元网络，

其中，N和M为大于1的整数。

3.一种信号增强模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取训练样本，其中，所述训练样本包括：含干扰语音信号、参考信号和干净语音信号，其中，所述含干扰语音信号是对所述干净语音信号添加干扰信号得到的，所述干扰信号包括所述参考信号的回声信号；

获得线性回声消除信号，其中，所述线性回声消除信号是根据所述参考信号对所述含干扰语音信号进行线性回声消除后得到的信号；

将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述含干扰语音信号的幅度谱，输入到信号增强模型，得到所述含干扰语音信号对应的增强语音信号的幅度谱掩码；

根据所述幅度谱掩码和所述含干扰语音信号，获得所述增强语音信号，并根据所述增强语音信号和所述干净语音信号，计算所述信号增强模型的损失函数；

通过根据所述损失函数调整所述信号增强模型的模型参数，对所述信号增强模型进行训练。

4.一种信号增强装置，其特征在于，包括：

信号获取单元，被配置为获得待增强语音信号、线性回声消除信号和参考信号，其中，所述待增强语音信号包括所述参考信号的回声信号，所述线性回声消除信号是根据所述参考信号对所述待增强语音信号进行线性回声消除后得到的信号；

预测单元，被配置为将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述待增强语音信号的幅度谱，输入到预先训练的信号增强模型，得到所述待增强语音信号对应的增强语音信号的幅度谱掩码；

增强信号获取单元，被配置为根据所述幅度谱掩码和所述待增强语音信号，获得所述增强语音信号。

5.一种信号增强模型的训练装置，其特征在于，包括：

训练样本获取单元，被配置为获取训练样本，其中，所述训练样本包括：含干扰语音信号、参考信号和干净语音信号，其中，所述含干扰语音信号是对所述干净语音信号添加干扰信号得到的，所述干扰信号包括所述参考信号的回声信号；

回声消除信号获取单元，被配置为获得线性回声消除信号，其中，所述线性回声消除信号是根据所述参考信号对所述含干扰语音信号进行线性回声消除后得到的信号；

预测单元，被配置为将所述线性回声消除信号的幅度谱、所述参考信号的幅度谱和所述含干扰语音信号的幅度谱，输入到信号增强模型，得到所述含干扰语音信号对应的增强语音信号的幅度谱掩码；

损失函数计算单元，被配置为根据所述幅度谱掩码和所述含干扰语音信号，获得所述增强语音信号，并根据所述增强语音信号和所述干净语音信号，计算所述信号增强模型的损失函数；

训练单元，被配置为通过根据所述损失函数调整所述信号增强模型的模型参数，对所述信号增强模型进行训练。