[发明专利]一种基于CNN-DNN混合神经网络的降噪方法有效
| 申请号： | 201910689066.9 | 申请日： | 2019-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN110610715B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 李云红;穆兴;张秋铭;刘旭东;何琛 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0232;G10L25/30 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于CNN‑DNN混合神经网络的降噪方法，具体按照以下方式实施：步骤1，建立CNN‑DNN混合神经网络降噪模型；步骤2，建立训练集，对步骤1建立的CNN‑DNN混合神经网络降噪模型进行训练；步骤3，将需要降噪的语音信号输入步骤3训练好的CNN‑DNN混合神经网络降噪模型中，输出干净的语音信号频谱。本发明一种基于CNN‑DNN混合神经网络的降噪方法对瞬时噪声和非瞬时噪声都具有更好的自动识别分离和去除能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn dnn 混合 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN-DNN混合神经网络的降噪方法，其特征在于，具体按照以下方式实施：/n步骤1，建立CNN-DNN混合神经网络降噪模型；/n步骤2，建立训练集，对步骤1建立的CNN-DNN混合神经网络降噪模型进行训练；/n步骤3，将需要降噪的语音信号输入步骤2训练好的CNN-DNN混合神经网络降噪模型中，输出干净的语音信号频谱。/n
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