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一种基于DNN-CLSTM网络的语音增强方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2020113239872
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2020113239872 | 专利名称 | 一种基于DNN-CLSTM网络的语音增强方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G10L 21/0208 (2013.01),G10L 21/0216 (2013.01),G10L 25/24 (2013.01),G10L 25/30 (2013.01) |
| 申请人 | 西安邮电大学 | 申请地址 | 陕西省西安市长安区西长安街618号西安邮电大学南校区 |
| 发明人 | 汪友明,张天琦 | 申请日期 | 2020-11-23 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-19 17:17:27 |
| 专利摘要 | 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。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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