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Speech model-based neural network-assisted signal enhancement

机译:基于语音模型的神经网络辅助信号增强

摘要

Several embodiments of a digital speech signal enhancer are described that use an artificial neural network that produces clean speech coding parameters based on noisy speech coding parameters as its input features. A vocoder parameter generator produces the noisy speech coding parameters from a noisy speech signal. A vocoder model generator processes the clean speech coding parameters into estimated clean speech spectral magnitudes. In one embodiment, a magnitude modifier modifies an original frequency spectrum of the noisy speech signal using the estimated clean speech spectral magnitudes, to produce an enhanced frequency spectrum, and a synthesis block converts the enhanced frequency spectrum into time domain, as an output speech sequence. Other embodiments are also described.
机译:描述了使用人工神经网络的数字语音信号增强器的几个实施例,该人工神经网络基于有噪声的语音编码参数作为其输入特征来产生干净的语音编码参数。声码器参数生成器从有噪声的语音信号中产生有噪声的语音编码参数。声码器模型生成器将纯净语音编码参数处理为估计的纯净语音频谱幅度。在一个实施例中,幅度修改器使用估计的干净语音频谱幅度来修改噪声语音信号的原始频谱,以产生增强的频谱,并且合成块将增强的频谱转换为时域,作为输出语音序列。 。还描述了其他实施例。

著录项

  • 公开/公告号US10381020B2

    专利类型

  • 公开/公告日2019-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 APPLE INC.;

    申请/专利号US201715625966

  • 发明设计人 SEAN A. RAMPRASHAD;

    申请日2017-06-16

  • 分类号G10L15/20;G10L19;G10L25/15;G10L25/30;G10L21/003;G10L21/0208;G10L21/0232;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:16:24

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