[发明专利]一种可调噪声抑制深度的神经网络语音增强方法在审
| 申请号： | 202210018367.0 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN114387962A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 谢福仕;欧阳康;郑能恒 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G10L15/20 | 分类号： | G10L15/20;G10L21/02;G10L15/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳尚业知识产权代理事务所(普通合伙) 44503 | 代理人： | 杨勇 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及语音处理技术领域，具体涉及一种可调噪声抑制深度的神经网络语音增强方法。该方法包括：将理想数据的带噪语音进行特征提取的结果作为网络模型的输入进行训练，网络输出目标为目标增益函数，优化网络输出的增益函数；在网络模型训练中重构损失函数，对网络模型进行优化，使网络模型从带噪语音特征中映射出最优增益函数。本发明通过设置额外的噪声抑制模块解决了目前基于TMF的深度神经网络语音增强算法的噪声残留问题；噪声抑制模块可以在原有的增强效果上进一步提高语音质量，通过降噪深度调节因子，可以根据日常应用需求，调整合适的降噪深度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 可调 噪声 抑制 深度 神经网络 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
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