[发明专利]一种语音中瞬态噪声的抑制方法在审
| 申请号： | 202110835134.5 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113593590A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 兰朝凤;司振飞;林小佳;陈思琪;韩玉兰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 语音 瞬态 噪声 抑制 方法 | ||
1.一种语音中瞬态噪声的抑制方法，其特征在于，包括：
S1、通过语音存在概率和阈值确定瞬态噪声段；
S2、建立改进DCU-Net的瞬态噪声抑制模型；
S3、利用确定参数的改进的DCU-Net网络模型对带噪语音信号进行降噪。
2.根据权利要求1所述的通过语音存在概率和阈值确定瞬态噪声段的方法，其特征在于，所述S1包括：
S11、将估计出的瞬态噪声经过阈值处理；
S12、将不连续的噪声掩膜经过向前搜索使之连续。
3.根据权利要求2所述的将估计出的瞬态噪声经过阈值处理的方法，其特征在于，所述S11中：
将估计出的瞬态噪声时域幅值和阈值比较，如果比经验阈值大，则标记为瞬态噪声点；
生成的瞬态噪声掩膜可表达为：
其中，为估计的瞬态噪声，δt为瞬态噪声存在经验阈值。
4.根据权利要求2所述的将不连续的噪声掩膜经过向前搜索使之连续的方法，其特征在于，所述S12中：
噪声掩膜经过向前搜索使之连续表达为
其中，l为搜索距离，最大取值为100。
5.根据权利要求1所述的建立改进DCU-Net的瞬态噪声抑制模型，其特征在于，所述S2中，在第一个神经网络块和第五个神经网络块之间加了一个神经网络块，使之可以学习到更多的噪声的特征，所述神经网络块有三个隐藏层，依次分别为二维卷积层、批量正则化层和最大池化层。
6.根据权利要求1所述的利用确定参数的改进的DCU-Net网络模型对带噪语音信号进行降噪，其特征在于，所述S3中，把S1获取的瞬态噪声掩膜Iest和带噪语音信号乘积之后取出带噪噪声段送入到确定参数的DCU-Net网络模型中进行增强，最后把增强结果插入到原序列中，重建语音信号。
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