[发明专利]无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备在审
| 申请号： | 202310072257.7 | 申请日： | 2023-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN116129925A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 俞凯;江文斌;张一帆 | 申请（专利权）人： | 思必驰科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0232;G10L25/45;G10L25/30;G10L25/18 |
| 代理公司： | 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙) 11400 | 代理人： | 黄谦;侯晓艳 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备。该方法包括：将训练数据集输入至由降噪语音生成器以及判别器构建的基于对抗生成网络的语音增强模型；将带噪语音输入至降噪语音生成器，输出降噪语音，基于带噪语音以及降噪语音确定降噪损失；将降噪语音以及非配对的干净语音输入至判别器，基于最优传输确定出对抗损失；基于降噪损失、对抗损失分别对降噪语音生成器以及判别器进行无监督学习训练，得到无监督学习的语音增强模型。本发明实施例将最优传输的无监督训练应用到对抗生成网络的语音增强中。规避了一对一的带噪语音‑纯净语音数据对的使用，训练出了更有效的语音增强模型。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 学习 语音 增强 模型 训练 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
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