一种基于深度神经网络的噪声鲁棒盲混响时间估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的噪声鲁棒盲混响时间估计方法，所述方法包括：对采集的语音信号进行预处理；将预处理后的语音信号输入预先建立和训练好的混响时间估计模型，得到混响时间值；所述混响时间估计模型基于深度神经网络和时频掩膜实现。本发明的方法利用混响语音进行房间混响时间估计，省去了传统声学测量所需要的专业的仪器与测量人员，相比于传统声学测量方法更加方便快捷；通过收集大量混响语音数据集，采用数据驱动的深度神经网络，可以显著提高房间混响时间估计的准确性。