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复杂环境下基于深层神经网络的语音特征映射方法

摘要

本发明涉及语音信号处理技术领域,且公开了复杂环境下基于深层神经网络的语音特征映射方法,包括以下步骤:步骤1:构造大量干净环境和复杂环境下的语音信号数据对;步骤2:提取干净环境下语音信号的特征;步骤3:提取复杂环境下语音信号的特征;步骤4:对DNN模型进行训练;步骤5:利用训练好的DNN模型对复杂环境下的语音特征进行映射。本发明采用了DNN作为映射模型,能有效拟合复杂环境下语音信号特征参数与干净环境下语音信号特征参数之间非线性关系;本发明提出的特征映射方法能够对复杂环境下语音信号的特征进行映射,有效提升复杂环境下语音特征的纯净度;本法提出的特征映射方法对大多数声学场景都具有泛化能力。

著录项

  • 公开/公告号CN111816187A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军空军预警学院;

    申请/专利号CN202010635342.6

  • 申请日2020-07-03

  • 分类号G10L17/18(20130101);G10L17/02(20130101);G10L17/04(20130101);G10L17/20(20130101);G10L25/24(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11833 北京化育知识产权代理有限公司;

  • 代理人尹均利

  • 地址 430019 湖北省武汉市江岸区黄浦大街288号

  • 入库时间 2023-06-19 08:38:01

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