[发明专利]一种训练用于语音分组的分组模型的方法和语音降噪方法有效
| 申请号： | 202010225558.5 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111462737B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 郭青丽;叶靖;胡瑜;李晓维 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G10L15/20 | 分类号： | G10L15/20;G10L15/26;G10L15/02;G10L15/06;G10L21/0208 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种训练用于语音分组的分组模型的方法和语音降噪方法，该语音降噪方法包括：B1、获取输入音频，提取输入音频的分组特征；B2、将输入音频的分组特征输入分组模型，预测性地输出该输入音频的标签；B3、根据该输入音频的标签，将用该标签对应的组别的最优降噪策略处理后的音频得到的转录文本作为该输入音频的转录文本。本发明实施例的技术方案能够根据输入音频的对抗扰动的大小，预测其所属的组别，为其选择适于该组别的降噪策略进行降噪，可以降低转录的错误率，而且可以在保证在对抗转录恢复为原始转录的同时，不会影响干净样本的转录质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 用于 语音 分组 模型 方法 | ||
【主权项】：
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