[发明专利]一种基于深度学习的防啸叫扩声方法及系统有效
| 申请号： | 201910566517.X | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110234051B | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 蔡野锋;叶超;马登永;沐永生 | 申请（专利权）人： | 中科上声（苏州）电子有限公司 |
| 主分类号： | H04R3/12 | 分类号： | H04R3/12 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 李萍 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市相*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的防啸叫扩声方法及系统，避免了传统方法需要通过人工选择特征向量的缺陷。一种基于深度学习的防啸叫扩声方法，包括如下步骤：A、对采集的语音信号进行预加重；B、对步骤A预加重后的输入音源信号进行分帧、FFT变换、取频谱幅度值的对数并对连续多帧按顺序进行拼接组合，作为深度学习模型的输入；C、利用训练完的深度学习模型，对步骤B中的输入进行计算，并输出向量；D、取所述输出向量的最大值，若其为所述输出向量中的最后一个元素，则不存在啸叫；否，则存在啸叫，执行下一步骤；E、精确定位啸叫频率；F、根据精确定位的啸叫频率，进行抑制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 防啸叫扩声 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的防啸叫扩声方法，其特征在于，包括如下步骤：A、对采集的语音信号进行预加重；B、对步骤A预加重后的输入音源信号进行分帧、FFT变换、取频谱幅度值的对数并对连续多帧按顺序进行拼接组合，作为深度学习模型的输入；C、利用训练完的深度学习模型，对步骤B中的输入进行计算，并输出向量；D、取所述输出向量的最大值，若其为所述输出向量中的最后一个元素，则不存在啸叫；否，则存在啸叫，执行下一步骤；E、精确定位啸叫频率；F、根据精确定位的啸叫频率，进行抑制。
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