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公开(公告)号：CN110164465B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910406078.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，包括：获取语音数据集，对语音数据集进行预处理；对预处理后的语音数据集，进行字典训练，得到字典矩阵；根据字典矩阵，建立基于深层循环神经网络的模型；根据基于深层循环神经网络的模型，对基于深层循环神经网络的模型进行训练；使用训练好的基于深层循环神经网络的模型，对含噪声的语音信号进行语音增强处理，得到增强后的语音数据。本发明的一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，使用更有效的方法提取语音特征，同时结合传统的非负矩阵分解(NMF)算法和深度学习的方法，实现了利用少量已有数据训练模型，并取得了有竞争力的语音增强效果。
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公开(公告)号：CN110164465A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910406078.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，包括：获取语音数据集，对语音数据集进行预处理；对预处理后的语音数据集，进行字典训练，得到字典矩阵；根据字典矩阵，建立基于深层循环神经网络的模型；根据基于深层循环神经网络的模型，对基于深层循环神经网络的模型进行训练；使用训练好的基于深层循环神经网络的模型，对含噪声的语音信号进行语音增强处理，得到增强后的语音数据。本发明的一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，使用更有效的方法提取语音特征，同时结合传统的非负矩阵分解(NMF)算法和深度学习的方法，实现了利用少量已有数据训练模型，并取得了有竞争力的语音增强效果。
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