发明专利已授权

一种基于DNN-CLSTM网络的语音增强方法

📄 申请号：CN202011323987.2 📄 发布日：2026/08/17

著录项目信息

申请日

2020-11-23

公开号

CN112735456A

公开日

2021-04-30

申请人

西安邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L21_0208

IPC 分类号

G10L21_0208 , G10L21_0216 , G10L25_24 , G10L25_30 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

语音通信, 智能语音交互, 语音识别预处理, 助听器与听觉辅助设备, 会议系统

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摘要

本发明是一种基于深度神经网络和残差长短时记忆网络(DNN‑CLSTM)的语音增强方法。此方法将谱减法获取的语音幅值特征和快速傅里叶变换获取的语音梅尔倒谱系数(MFCC)特征输入至DNN‑CLSTM网络模型，实现语音增强的目的。首先，对含噪语音进行时频掩蔽和加窗分帧处理，利用快速傅里叶变换获取含噪语音的幅值和相位特征，并估计出含噪语音的噪声幅值；然后，用含噪语音幅值减去估计的噪声信号幅值，得到谱减后的语音信号幅值作为神经网络输入的第一特征。其次，对含噪语音进行快速傅里叶变换(FFT)，求取语音信号的谱线能量进而得到含噪语音的MFCC特征作为语音信号的第二特征。将上述二种特征输入至DNN‑CLSTM网络中进行训练得到网络模型，并采取最小均方误差(MMSE)损失函数评价指标评估模型有效性。最后，将实际含噪语音集输入至完成训练的语音增强网络模型中，预测出增强后的估计幅值和MFCC，采用逆傅立叶变换得到最终的增强语音信号。本发明具有语音的高保真性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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