[发明专利]一种基于表征学习的深度学习语音增强方法在审
| 申请号： | 202110993246.3 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113971960A | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 张涛;郭浩阳;刘赣俊 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G10L21/0224 | 分类号： | G10L21/0224;G10L25/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 随着模型训练方法的进一步发展，越来越多的深度学习方法被用于语音增强。基于深度学习的方法在语音增强方面取得了较好的效果，但在将噪声语音映射为纯语音的过程中，DNN的输入通常是噪声语音的时域PCM或频域幅度谱。这样，输入层的单元数就太大了。它不仅增加了DNN训练阶段的复杂度，而且降低了纯语音与噪声的区别。为了提高增强语音的质量和可理解性，减少DNN输入层的单元数，本技术使用了AE与DNN相结合的降噪算法。在时域提取语音特征，利用黄金分割法确定声发射每一隐藏层的单元数。然后将声发射提取的语音特征应用到基于DNN的语音增强系统中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表征 学习 深度 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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