[发明专利]一种基于加权语音损失的语音增强神经网络训练方法及装置有效
| 申请号： | 202111483345.3 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN113921030B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 苏家雨;王博;欧阳鹏 | 申请（专利权）人： | 江苏清微智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L25/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京索睿邦知识产权代理有限公司 11679 | 代理人： | 李根 |
| 地址： | 211100 江苏省南京市江宁区麒麟*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于加权语音损失的语音增强神经网络训练方法及装置其中，方法包括：提取训练样本中带噪语音的对数功率谱特征；将对数功率谱特征输入初始语音增强神经网络得到预估增益；基于预估增益和噪声，计算第一损失值；基于预估增益和目标语音帧，计算第二损失值；获取第一损失值和第二损失值的权值，并进行加权计算得到最终损失值；在最终损失值收敛的情况下，将初始语音增强神经网络作为用于语音增强的神经网络。本发明实施例提供的方案，使用GRU网络来预测语音增强增益，结合语音活动检测来获取加权语音失真损失，在实现去除噪声的同时减小语音失真。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 语音 损失 增强 神经网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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