[发明专利]基于听觉滤波器组和卷积神经网络的全局信噪比估计方法在审
| 申请号： | 202110025619.8 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112885375A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 王龙标;李楠;党建武;张苏林;于波 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G10L25/60 | 分类号： | G10L25/60;G10L25/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程小艳 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于听觉滤波器组和卷积神经网络的全局信噪比估计方法，包括：1)对含噪语音利用bark尺度利用高通滤波器和低通滤波器将音频分割成不同的子带，并计算每个子带的能量；2)构建卷积神经网络，计算每个子带中噪声比例，进而计算子带中噪声能量；3)计算全局SNR。本发明主要针对噪声环境下全局信噪比估计提出了一种基于人耳滤波器组并且提出了一种针对多子带的卷积神经网络的动态噪声估计方法。针对不同子带的能量，利用卷积神经网络，提出了一种噪声比例估计方法，它能够动态的对不同子带噪声能量比例进行估计。利用动态的子带噪声能量进而将子带融合到全频带信噪比估计方法，进一步提高了全局信噪比计算的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 听觉 滤波器 卷积 神经网络 全局 估计 方法 | ||
【主权项】：
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