[发明专利]通过离散表示学习进行语音降噪在审
| 申请号： | 202111039819.5 | 申请日： | 2021-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN114267366A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 宋钊;平伟 | 申请（专利权）人： | 百度(美国)有限责任公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 美国加利福尼亚*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于训练降噪系统的计算机实现的方法。从综合的观点来看，本文开发和呈现的是用于音频降噪的新端到端方法的实施例。与在文本转语音系统中一样，实施例不是对输入信号中的噪声分量进行显式建模，而是直接从生成模型(或声码器)合成经降噪的音频。在一个或多个实施例中，为了生成用于自回归生成模型的语音内容，经由具有离散潜在表示的变分自编码器来进行学习。此外，在一个或多个实施例中，出于降噪的目的提出了新匹配损耗，当对应的潜在代码不同时，将其进行掩膜。与测试数据集上的其他方法相比，实施例实现了竞争性能，并且可以从头开始进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 离散 表示 学习 进行 语音 | ||
【主权项】：
暂无信息
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