[发明专利]一种基于自适应采样率的降噪模型处理方法及系统有效
申请号: | 202010182939.X | 申请日: | 2020-03-16 |
公开(公告)号: | CN111429930B | 公开(公告)日: | 2023-02-28 |
发明(设计)人: | 李庆龙;关海欣 | 申请(专利权)人: | 云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司 |
主分类号: | G10L21/0208 | 分类号: | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0264;G10L21/02 |
代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 安琪 |
地址: | 100000 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 采样率 模型 处理 方法 系统 | ||
1.一种基于自适应采样率的降噪模型处理方法,其特征在于,包括:
对第一采样率的训练语音进行第一特征提取;
对第一采样频率的训练语音进行重采样处理,并对重采样处理后的训练语音进行第二特征提取;
计算与所述训练语音对应的纯净语音的实际比值掩膜;
将提取的第一特征和第二特征输入到降噪模型,获得预测比值掩膜;
基于所述实际比值掩膜与预测比值掩膜之间的误差,对所述降噪模型进行训练,直到所述实际比值掩膜与预测比值掩膜之间的误差不再变化,获得最终降噪模型,并保存。
2.如权利要求1所述的降噪模型处理方法,其特征在于,所述重采样处理包括:
第一采样频率的训练语音进行下采样处理,获得第二采样率的训练语音;
对所述第二采样率的训练语音进行上采样处理,获得第一采样率的最终语音;
其中,所述第一采样率的最终语音即为所述重采样处理后的训练语音。
3.如权利要求1所述的降噪模型处理方法,其特征在于,基于所述实际比值掩膜与预测比值掩膜之间的误差,对所述降噪模型进行训练的过程中,还包括:
对所述实际比值掩膜与预测比值掩膜之间的误差进行预设数目次获取;
若每次获取的误差都在误差范围内,则训练收敛所述降噪模型,获得最终降噪模型,并保存。
4.如权利要求1所述的降噪模型处理方法,其特征在于,在获得最终降噪模型之后,还包括:
基于获得的最终降噪模型,并对预先获取的测试语音进行预处理,获得最终结果,并输出,其步骤包括:
判断所述预先获取的测试语音的采样率是否为第一采样率,若是,则不作重采样处理;
否则,判定所述预先获取的测试语音的采样率为第二采样率,并对第二采样率的测试语音进行升采样处理,获得相应的第一采样率的测试语音;
提取第一采样率对应的测试语音的第三特征;
将提取的第三特征输入到所述最终降噪模型中,获得测试比值掩膜;
将所述测试比值掩膜与第一采样率对应的测试语音进行融合处理,恢复所述测试语音的纯净语音;
如果所述预先获取的测试语音的采样率是第二采样率,则将恢复的纯净语音降采样到第二采样率后输出;
如果所述预先获取的测试语音的采样率是第一采样率,则不作处理,并直接输出。
5.如权利要求2或4任一所述的降噪模型处理方法,其特征在于,
所述第一采样率为16KHZ;
所述第二采样率为8KHZ。
6.一种基于自适应采样率的降噪模型处理系统,其特征在于,包括:
第一提取模块,用于对第一采样率的训练语音进行第一特征提取;
第二提取模块,用于对第一采样频率的训练语音进行重采样处理,并对重采样处理后的训练语音进行第二特征提取;
计算模块,用于计算与所述训练语音对应的纯净语音的实际比值掩膜;
输入模块,用于将所述第一提取模块提取的第一特征和第二提取模块提取的第二特征输入到降噪模型,获得预测比值掩膜;
第一训练模块,用于基于所述计算模块计算的所述实际比值掩膜与所述输入模块获得的预测比值掩膜之间的误差,对所述降噪模型进行训练,直到所述实际比值掩膜与预测比值掩膜之间的误差不再变化,获得最终降噪模型,并保存。
7.如权利要求6所述的降噪模型处理系统,其特征在于,所述第二提取模块包括:
第一处理单元,用于第一采样频率的训练语音进行下采样处理,获得第二采样率的训练语音;
第二处理单元,对所述第一处理单元获得的所述第二采样率的训练语音进行上采样处理,获得第一采样率的最终语音;
其中,所述第一采样率的最终语音即为所述重采样处理后的训练语音。
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