[发明专利]一种基于RNN建立的DRNN降噪模型的语音降噪方法及语音识别方法有效
| 申请号： | 201910196487.8 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109712628B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 兰朝凤;韩旭;兰袁硕;刘岩;赵宏运;刘春东 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G10L17/04 | 分类号： | G10L17/04;G10L17/18;G10L21/0208;G10L21/0232;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 | 代理人： | 何强 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于RNN建立的DRNN降噪模型的语音降噪方法及语音识别方法，在噪声环境下提取性能更好的语音信号特征参数，属于语音识别领域。本发明包括：建立DRNN降噪模型：在RNN的基础上增加两层隐含层，所述两层隐含层上无连接层，RNN原有的隐含层位于增加的两层隐含层中间，三层隐含层位于输入层和输出层之间；将带噪声的语音训练信号X进行补零，使维度保持一致，并将补零后的信号分成N组，每组三个数据，将分组后的数据输入到DRNN降噪模型中进行训练，确定DRNN降噪模型的参数；利用确定参数的DRNN降噪模型对语音信号或特征参数进行降噪。语音识别方法是在现有基础上在识别和训练之前先对特征参数采用DRNN降噪模型进行降噪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rnn 建立 drnn 模型 语音 方法 识别 | ||
【主权项】：
1.一种基于RNN的语音降噪方法，其特征在于，包括：S1、建立DRNN降噪模型：在RNN的基础上增加两层隐含层，所述两层隐含层上无连接层，RNN原有的隐含层位于增加的两层隐含层中间，三层隐含层位于输入层和输出层之间；S2、将带噪声的语音训练信号X进行补零，使维度保持一致，并将补零后的信号分成N组，每组三个数据，将分组后的数据输入到DRNN降噪模型中进行训练，确定DRNN降噪模型的参数；S3、利用确定参数的DRNN降噪模型对语音信号或特征参数进行降噪。
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