[发明专利]基于改进相位谱补偿和全卷积神经网络的语音增强算法在审
| 申请号： | 202111534489.7 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114242099A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 邓立新;徐琦 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0232;G10L25/30 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 杜春秋 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于改进相位谱补偿和全卷积神经网络的语音增强算法，对训练集语音数据进行预处理获取带噪语音和纯净语音的特征数据；结合带噪语音和纯净语音的特征数据引入帧信噪比优化相位补偿算法的补偿因子计算公式，再利用改进公式进行相位补偿因子的计算；搭建全卷积神经网络模型，相位补偿因子联合纯净语音的对数功率谱作为全卷积神经网络的训练目标，进行网络模型训练；将测试语音输入训练好的模型得到对数功率谱的估计值和相位补偿函数；利用对数功率谱的估计值和相位补偿函数分别进行语音信号的幅度谱和相位谱重建得到最终的增强语音。本发明在提高算法消噪能力的同时，更好地保证了语音可懂度，从而提升了语音增强的整体效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 相位 补偿 卷积 神经网络 语音 增强 算法 | ||
【主权项】：
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