一种端到端的骨气导语音联合增强方法

摘要

本发明公开了一种端到端的骨气导语音联合增强方法，首先同步录制气导语音和骨导语音，添加环境噪声后构造数据集；接下来构建端到端的神经网络模型，包括编码器、掩膜估计器和解码器；通过神经网络模型将带噪声的气导语音和骨导语音转化为一个单通道的语音信号；使用训练集和验证集的数据用Adam优化器对端到端的神经网络模型进行训练，直到SI‑SNR的值不再增大时，停止训练，得到最终端到端的神经网络模型。本方法相比传统的只利用气导的语音信号或者单纯骨导语音进行增强，联合增强的语音质量和可懂度都有大幅的提升，同时语音识别的错误率也显著下降。