[发明专利]一种基于深度学习的空中管制语音降噪方法在审
| 申请号： | 202110413991.6 | 申请日： | 2021-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN113129919A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 顾毅陶;李鑫;王宏锋 | 申请（专利权）人： | 上海麦图信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0224;G10L21/0232;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200000 上海市徐*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的空中管制语音降噪方法，步骤如下：获取待降噪音频，将其转换为16bit/16kHz的PCM音频数据，并通过短时傅里叶变换由时域转换为频域；建立深度网络模型；建立空管音频训练数据集和标签数据集；利用训练数据训练深度网络模型得到降噪模型；待降噪音频经短时傅里叶变换后输入到降噪模型，并与短时傅里叶变换分离得到的相位信息进行点积操作，然后通过逆短时傅里叶变换生成降噪音频。本发明深度网络模型使用带有长连接的Encoder‑Decoder模型来进行特征提取，并且通过1X1卷积核对提取的特征数据进行处理，生成降噪语音。本发明具有极强的降噪能力和泛化能力，降噪后的音频能保留较高的信噪比。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 空中管制 语音 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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