[发明专利]语音降噪方法及装置有效
| 申请号： | 201811584024.0 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109584895B | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 聂镭;沙露露;郑权;张峰;聂颖 | 申请（专利权）人： | 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/02 | 分类号： | G10L21/02;G10L25/27 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 赵囡囡;董文倩 |
| 地址： | 519000 广东省珠*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种语音降噪方法及装置。其中，该方法包括：将目标带噪语音信号按照预定格式中的采样频率进行采样，得到目标带噪语音信号的采样点一；通过语音增强模型，确定与目标带噪语音信号的采样点一对应的目标去噪语音信号的采样点二，其中，语音增强模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：带噪语音信号的采样点和与带噪语音信号的采样点对应的去噪语音信号的采样点；将目标去噪语音信号的采样点二转换目标语音的去噪语音。本发明解决了相关技术中用于对语音进行降噪的方式比较复杂，导致的与语音进行降噪的效率较低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 语音信号 采样点 语音 降噪 去噪 训练数据 目标带 语音增强 采样频率 机器学习 预定格式 转换目标 采样 | ||
【主权项】：
1.一种语音降噪方法，其特征在于，包括：将目标带噪语音信号按照预定格式中的采样频率进行采样，得到所述目标带噪语音信号的采样点一；通过语音增强模型，确定与所述目标带噪语音信号的采样点一对应的目标去噪语音信号的采样点二，其中，所述语音增强模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每组训练数据均包括：带噪语音信号的采样点和与所述带噪语音信号的采样点对应的去噪语音信号的采样点；将所述目标去噪语音信号的采样点二转换目标语音的去噪语音；其中，在通过语音增强模型，确定与所述目标带噪语音信号的采样点一对应的目标去噪语音信号的采样点二之前，还包括：基于所述多组训练数据训练得到所述语音增强模型；其中，基于所述多组训练数据训练得到所述语音增强模型包括：将所述多组训练数据中的每组训练数据对应的原始带噪语音信号的采样点依次作为wavenet网络模型的输入；获取所述wavenet网络模型的输出；将所述wavenet网络模型的输出作为预定格式的卷积层的输入；对输入到所述预定格式的卷积层的所述wavenet网络模型的输出进行平滑处理，得到所述预定格式的卷积层的输出；确定所述多组训练数据中的每组训练数据对应的与所述带噪语音信号的采样点对应的去噪语音信号的采样点和所述预定格式的卷积层的输出之间的偏差量；利用所述偏差量对所述wavenet网络模型进行调整，得到所述语音增强模型。
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