[发明专利]一种端到端时域多尺度卷积神经网络的音源分离算法在审
| 申请号： | 202110597781.7 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113314140A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 卢迪;邢湘琦 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G10L21/0272 | 分类号： | G10L21/0272;G10L25/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有实时处理功能的多尺度卷积神经网络的音源分离算法，主要步骤为：制作混合数据集；将混合音频经过设计的多尺度编码器进行特征提取，提高分离性能；提取出的特征经过多组改进的TCN进行建模，使用深度可分离卷积(S_conv)替代卷积块中的标准卷积；在每个TCN块中引入选通机制，用全卷积门控线性单元(GLU)处理特征信息流；最后经过多尺度解码器还原出纯净的音频波形。本发明提出一种基于多尺度的时域音频操作方法且使用TCN网络搭建音源分离模型，解决了传统利用短时傅里叶变换忽略相位信息的缺点，构建轻量级网络，有效控制信息流，实现实时精准的分离。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 端到端 时域 尺度 卷积 神经网络 音源 分离 算法 | ||
【主权项】：
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