[发明专利]一种基于深度学习降低MFCC特征失真的语音增强方法有效
| 申请号： | 202010033002.6 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111243617B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李军锋;尹路;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G10L21/0216 | 分类号： | G10L21/0216;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习降低MFCC特征失真的语音增强方法。通过处理混合语音得到其频谱，提取其频谱幅度；将频谱幅度输入神经网络得到目标语音理想幅度掩蔽估计值；将此估计值乘以混合信号的频谱幅度得到增强语音的频谱幅度；根据增强语音的频谱幅度得到增强语音的MFCC声学特征；处理目标语音得到其频谱，提取其频谱幅度；根据目标语音的频谱幅度得到目标语音的MFCC声学特征；将增强语音与目标语音的频谱幅度误差，以及增强语音与目标语音的MFCC声学特征误差按比例相加后作为损失函数训练神经网络。使用训练得到的神经网络实施语音增强方法。通过上述方法训练神经网络，减小MFCC声学特征失真。提高后续语音增强方法得到信号的识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 降低 mfcc 特征 失真 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
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