[发明专利]一种利用数理统计和深度网络结合的语音降噪通用方法在审
| 申请号： | 202110993883.0 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113658604A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 郑珊珊;赵亚丽;缪炜 | 申请（专利权）人： | 上海互问信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 200000 上海市中国(上海)自由贸易试验*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用数理统计和深度网络结合的语音降噪通用方法，包括以下步骤：a.带噪语音输入，用短时傅立叶变换，得到带噪频谱的64个子带；b.计算64个子带的三角滤波对数能量；c.计算子带能量的倒谱系数作为特征，输入LSTM神经网络模型；d.用LSTM神经网络模型计算语音权重。本发明中，使用小尺寸的神经网络模型，充分利用它的非线性优势，把难处理的降噪成分的占比交给深度学习，并用拉式滤波估计残留稳态噪声及小波瞬时特性估计音乐噪声伪影得到干净频谱，具有低成本、低延时、低功耗，可以很好解决各类噪声，有较好保真度、自然度和可懂度的特性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 数理统计 深度 网络 结合 语音 通用 方法 | ||
【主权项】：
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