[发明专利]一种基于自学习复数卷积神经网络的鲁棒性语音增强方法在审
| 申请号： | 202210212480.2 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN114566178A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张睿;张鹏云;高美蓉;潘理虎;白晓露;马健喆 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0224;G10L21/0232;G10L25/30;G10L25/36;G10L25/39;G06N3/04 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 侯小幸 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自学习复数卷积神经网络的鲁棒性语音增强方法，涉及语音增强、降噪领域。该方法通过构建MDCCRN模型，丰富了语音特征及不同空间域特征的关联性表征；引入基于博弈论并行、全局寻优策略改良的麻雀搜索算法（PGSSA），提高并行搜索能力，从而进一步提高模型超参数自适应寻优的效率和性能，也提高了模型搜索精度；同时使用PGSSA对构建AMDCCRN时所需的6个关键模型参数进行自适应寻优，最终构建出适用于多域辅助融合且具备自学习能力的语音增强模型。本发明所提方法取得了更好的语音增强效果，更好地提取了不同域信息的内在关联性，有很好的有效性和泛化性，在降低网络设计难度的同时有效提升了网络降噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 复数 卷积 神经网络 鲁棒性 语音 增强 方法 | ||
【主权项】：
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