申请/专利权人：浙江大学杭州国际科创中心

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877501A

主分类号：G10L21/0208

分类号：G10L21/0208;G10L25/30;G10L17/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的语音干扰噪声授权消除方法，包括以下步骤：步骤1、获取语音数据集；步骤2、收集多种不同形式的语音噪声数据；步骤3、在噪声数据中引入随机时间偏移；步骤4、在噪声数据中引入随机冲激响应特征；步骤5、在收集语音数据上添加噪声数据集中的噪声；步骤6、训练和使用噪声消除神经网络模型。本发明提供的方法能够实现授权定向清除不同形式的干扰噪音，以获得高质量的语音数据。

主权项：1.一种基于神经网络的语音干扰噪声授权消除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取语音数据集，其包括不同说话人和对应的说话内容；步骤2、收集不同的音频噪声数据集；步骤3、给音频噪声数据集和语音数据集打上对应的时间戳信息，得到初始噪声训练数据集，再根据音频采样率给初始噪声数据集引入随机时间偏移；步骤4、从多个公开的声学数据集中随机选择冲激响应并与引入随机时间偏移后的初始噪声训练数据集融合；步骤5、将步骤4中处理之后的噪声数据与语音数据随机融合，以得到含噪的语音训练数据集；步骤6、以步骤3获得的初始噪声训练数据集和步骤5获得的语音训练集作为预构建噪声消除神经网络的输入，并以步骤1中的语音数据集作为输出评估目标，以获得用于过滤语音信号噪声的噪声消除模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学杭州国际科创中心 一种基于神经网络的语音干扰噪声授权消除方法

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