[发明专利]一种通用的单声道实时降噪方法有效
| 申请号： | 201710594168.3 | 申请日： | 2017-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN107452389B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 陈纪同;张学良 | 申请（专利权）人： | 大象声科（深圳）科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L19/02 | 分类号： | G10L19/02;G10L21/0208;G10L21/0316;G10L21/0332;G10L25/30 |
| 代理公司： | 深圳快马专利商标事务所(普通合伙) 44362 | 代理人： | 赵亮 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种通用的单声道实时降噪方法，包括以下步骤：接收电子格式的带噪语音，其中包含语音和非人声干扰噪声；从接收到的声音中逐帧提取短时傅里叶幅度谱作为声学特征；使用具有长短期记忆的深度回归神经网络逐帧产生比值膜；利用产生的比值膜对带噪语音的幅度谱进行掩蔽；使用掩蔽后的幅度谱和带噪语音的原始相位，经过逆傅里叶变换，再次合成语音波形。本发明采用有监督学习方法进行语音降噪，通过使用带有长短期记忆的回归神经网络来估计理想比值膜；本发明提出的回归神经网络使用大量带噪语音进行训练，其中包含了各种现实声学场景和麦克风脉冲响应，最终实现了独立于背景噪声、说话人和传输信道的通用语音降噪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通用 单声道 实时 方法 | ||
【主权项】：
一种通用的单声道实时降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1接收电子格式的带噪语音，其中包含语音和非人声干扰噪声；S2从接收到的声音中逐帧提取短时傅里叶幅度谱作为声学特征；S3使用具有长短期记忆的深度回归神经网络逐帧产生比值膜；S4利用产生的比值膜对带噪语音的幅度谱进行掩蔽；S5使用掩蔽后的幅度谱和带噪语音的原始相位，经过逆傅里叶变换，再次合成语音波形。
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