[发明专利]基于DNN和频带内互相关系数的单通道语音增强算法

权利要求书

1.一种基于DNN和频带内互相关系数的单通道语音增强算法，具体步骤：首先提取带噪语音时频单元级别的特征，将带噪语音能量谱作为DNN的输入特征；接着为利用带噪语音和噪声的相关信息，以各频带内带噪语音与真实噪声的互相关系数，即噪声存在概率作为DNN的训练目标，训练DNN模型；然后，以IRM为凸优化的优化目标，利用DNN模型得到的互相关系数估计值构造凸优化的目标函数；最后，采用改进DD算法得到初始掩蔽，联合DNN和凸优化，采用梯度下降法对初始掩蔽迭代优化。利用迭代得到的“新掩蔽”和带噪语音合成增强语音。

2.根据权利要求1所述的估计方法，其特征在于：用DNN模型来估计频带内带噪语音和噪声的互相关系数，并将其作为噪声存在概率构造凸优化的目标函数。

3.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于：根据带噪语音和噪声的能量谱已知的条件下，计算增强语音的能量谱或者掩蔽可看作一个凸优化过程。借助凸优化算法中的梯度下降法，迭代处理由改进DD算法得到的初始掩蔽，利用“新掩蔽”和带噪语音合成增强语音。