[发明专利]基于个人数据与人工神经网络的助听器降噪方法在审
| 申请号： | 201811602590.X | 申请日： | 2018-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN109714692A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 陈霏;张雨晨 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04R25/00 | 分类号： | H04R25/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于助听器噪声消除技术领域，为提出贴合用户个人的成熟降噪算法。为此，本发明采取的技术方案是，基于个人数据与人工神经网络的助听器降噪方法，通过分析助听器使用者接收到的语音信号，识别并储存有话段，利用储存的足够数量的语音信息对BP人工神经网络进行训练。通过训练对神经网络各层的权值与阈值的优化调整，以得到成熟的BP人工神经网络，来修正常规的语音降噪公式，进而令助听器使用者得到针对其个人优化过的更加清晰的降噪后语音。本发明主要应用于助听器设计制造场合。 | ||
| 搜索关键词： | 助听器 降噪 人工神经网络 个人数据 语音 储存 降噪算法 神经网络 优化调整 语音信号 语音信息 噪声消除 常规的 贴合 成熟 修正 清晰 应用 优化 制造 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于个人数据与人工神经网络的助听器降噪方法，其特征是，通过分析助听器使用者接收到的语音信号，识别并储存有话段，利用储存的足够数量的语音信息对BP人工神经网络进行训练。通过训练对神经网络各层的权值与阈值的优化调整，以得到成熟的BP人工神经网络，来修正常规的语音降噪公式，进而令助听器使用者得到针对其个人优化过的更加清晰的降噪后语音。
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