[发明专利]基于PESQ驱动的强化学习估计先验信噪比的语音增强方法在审
| 申请号： | 202111516319.6 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114141266A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 雷桐;卢晶 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G10L21/0216 | 分类号： | G10L21/0216 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 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PESQ驱动的强化学习估计先验信噪比的语音增强方法，具体步骤如下：(1)使用清晰语音和噪声数据集生成模拟含噪语音，并做短时傅里叶变换得到短时傅里叶谱；(2)用清晰语音和含噪语音的短时傅里叶谱训练Deep Xi‑TCN网络；(3)用理想的映射信噪比通过K‑means聚类生成有限个聚类中心，作为先验信噪比模板；(4)正式训练阶段，通过DQN网络在帧层面挑选Deep Xi‑TCN推断的信噪比或者先验信噪比模板，计算出与PESQ值相关的奖励，进行强化学习迭代，更新网络参数；(5)将含噪语音短时傅里叶谱输入完成训练的模型，得到的增强语音的短时傅里叶谱，再进行逆短时傅里叶变换。本发明能进一步优化Deep Xi‑TCN推断的先验信噪比，从而提高与听感相关的语音质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 pesq 驱动 强化 学习 估计 先验 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
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