[发明专利]语音带宽扩展模型的训练方法及语音带宽扩展方法有效
申请号: | 201610634660.4 | 申请日: | 2016-08-05 |
公开(公告)号: | CN107705801B | 公开(公告)日: | 2020-10-02 |
发明(设计)人: | 陶建华;刘斌 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G10L21/038 | 分类号: | G10L21/038;G10L25/30 |
代理公司: | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人: | 郭文浩 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种语音带宽扩展模型的训练方法和语音带宽扩展方法。其中,语音带宽扩展方法包括:获取待扩展窄带语音;计算所述待扩展窄带语音的幅值谱和相位谱,并提取所述待扩展窄带语音的辅助特征;采用训练后的所述语音带宽扩展模型对所述待扩展窄带语音的所述幅值谱和所述辅助特征进行处理,得到重构的宽带语音高频带的幅值谱;在频域上对所述待扩展窄带语音的所述相位谱进行镜像翻转,确定宽带语音高频带的相位谱;基于所述窄带语音的所述幅值谱和所述相位谱,并联合所述重构的宽带语音高频带的幅值谱和所述宽带语音高频带的相位谱,确定宽带语音信号。通过本发明,实现了提高窄带语音的音质和自然度的效果。 | ||
搜索关键词: | 语音 带宽 扩展 模型 训练 方法 | ||
【主权项】:
一种语音带宽扩展模型的训练方法,其特征在于,所述方法至少包括:获取窄带语音及其对应的宽带语音;计算所述窄带语音的幅值谱和相位谱以及所述宽带语音的幅值谱,并提取所述窄带语音的辅助特征;采用基于最小均方误差准则的后向传播算法,训练深层神经网络模型。
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