[发明专利]基于深度域自适应网络的助听器语音增强方法有效
| 申请号： | 202010847510.8 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN111968666B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 王青云;梁瑞宇;程佳鸣;孙世若;邹采荣;唐闺臣;谢跃;包永强 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G10L21/0216 | 分类号： | G10L21/0216;G10L21/0232;G10L25/03;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08;H04R25/00 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 刘菊兰 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 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域自适应网络的助听器语音增强方法，包括：分别从带噪语音和干净语音中提取帧级对数功率谱特征；构建基于编码器‑解码器结构的深度学习模型作为基线语音增强模型；在基线语音增强模型的基础上，构建基于深度域自适应网络的迁移学习语音增强模型；迁移学习语音增强模型在特征编码器和重建解码器之间引入域适配层和相对鉴别器；利用域对抗性损失训练迁移学习语音增强模型；在增强阶段，根据训练后的深度域自适应迁移学习语音增强模型，输入目标域带噪语音的帧级LPS特征，重建增强语音波形。本发明通过域对抗性训练来激励特征编码器生成域不变性特征，从而提高语音增强模型对未见噪声的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 自适应 网络 助听器 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
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