[发明专利]用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法

权利要求书

1.用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法，包括步骤：

利用纯净语音数据与噪声数据，根据不同信噪比合成带噪语音，形成云计算用的语音数据；

利用云计算用的语音数据训练神经网络，通过不断优化网络结构与网络各层参数，得到语音增强网络；

将得到的语音增强网络应用于边缘设备助听器中进行边缘计算，获取实时语音预处理，输入语音增强网络，得到增益，然后将增益与带噪语音数据相运算，与带噪语音的相位进行波形重构输出增强后的语音数据。

2.根据权利要求1所述用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法，其特征在于，利用语音数据训练神经网络的数据处理方法如下：

对语音数据特征提取，包括对语音数据分帧、加窗处理，得到语音数据分帧、加窗后的时域采样点数据；对时域采样点数据进行梅尔通道数划分；

计算每个梅尔通道语音数据的对数能量与增益，并作为神经网络的输入与输出，对所述神经网络进行训练。

3.根据权利要求2所述用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法，其特征在于，所述增益的计算方法如下：

G＝(Es/Ey)^1/2

其中，G为增益，Es为纯净语音的能量，Ey为带噪语音的能量，y(t)为带噪语音的幅度，s(t)为纯净语音的幅度，y(t)为带噪语音的幅度,N为语音数据的长度。

4.根据权利要求2所述用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法，其特征在于，所述梅尔通道数根据以下方法划分：

mi＝2840*i/n，

其中，n为总通道数；

Fs＝2fmax，

其中，Fs为信号的采样率，语音最大频率fmax为8KHz；

m＝1127Ln(1+f/700)，

其中，f为语音频率，m为对应的音高，梅尔范围为0-2840Mel，将该梅尔范围按照频段数平均划分，得到梅尔边界向量[0,m1,m2....mi,2840]。

5.根据权利要求1所述用于助听器的边缘计算与云计算相结合的语音增强方法，其特征在于，所述增强后语音数据获取公式如下：

S(t)＝G·y(t)

其中，G为增益，y(t)为带噪语音数据。