[发明专利]一种基于深度学习的声反馈的抑制方法及系统有效
| 申请号： | 202210408816.2 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN116233697B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 郑成诗;王梅煌;柯雨璇;李晓东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | H04R3/02 | 分类号： | H04R3/02;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;武玥 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及扩声系统领域，特别涉及一种基于深度学习的声反馈的抑制方法及系统；所述方法包括：步骤1)采集闭环扩声系统中的原始真实声音信号，并基于傅里叶变换，获得真实声音张量矩阵；步骤2)将真实声音张量矩阵输入至预先训练好的第一深度学习网络模型中，通过训练好的第一深度学习网络模型提取真实声音张量矩阵中的特征向量，并基于所述特征向量进行声反馈抑制；其中，所述第一深度学习网络模型通过开环数据集进行训练；步骤3)将所述声反馈抑制后的真实张量矩阵进行傅里叶逆变换，获得声反馈抑制后的声音信号并将其输入至闭环的扩声系统中，所述闭环的扩声系统为存在反馈通路的扩声系统；本发明够有效抑制声反馈，普适性强，应用范围广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 反馈 抑制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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