公开(公告)号：CN113823308A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202111100709.5

申请日：2021-09-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 伍家松 ,  李清淳 ,  孔佑勇 ,  杨淳沨 ,  杨冠羽 ,  姜龙玉 ,  陈阳 ,  舒华忠

IPC: G10L21/0208 ,  G10L21/0232 ,  G10L21/0264 ,  G10L25/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种仅使用单个带噪语音样本进行语音去噪的方法。该方法包括以下步骤：(1)对于干净的语音信号，分别叠加合成噪声和真实世界的不同噪声类型生成带噪语音样本；(2)对于单个带噪语音样本，使用一个语音下采样器生成一对语音训练样本；(3)将训练的输入语音转化为频谱图，然后输入去噪网络进行训练，该去噪网络在十层深度复数Unet的编码器和解码器之间叠加了复数两级Transformer模块；(4)训练使用的损失函数由基础损失和正则化损失组成，基础损失由网络特点决定，正则化损失可以防止单样本去噪训练出现过度平滑现象。对比使用干净语音以及使用一对带噪语音进行训练的传统方法，该方案在信噪比、语音质量感知评估、短时客观可懂度等多个评估指标上均取得了更好的结果。

公开(公告)号：CN113823308B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202111100709.5

申请日：2021-09-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 伍家松 ,  李清淳 ,  孔佑勇 ,  杨淳沨 ,  杨冠羽 ,  姜龙玉 ,  陈阳 ,  舒华忠

IPC: G10L21/0208 ,  G10L21/0232 ,  G10L21/0264 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 评估、短时客观可懂度等多个评估指标上均取得本发明提供了一种仅使用单个带噪语音样 了更好的结果。本进行语音去噪的方法。该方法包括以下步骤：真实世界的不同噪声类型生成带噪语音样本；(2)对于单个带噪语音样本，使用一个语音下采样器生成一对语音训练样本；(3)将训练的输入语音转化为频谱图，然后输入去噪网络进行训练，该去噪网络在十层深度复数Unet的编码器和解码器之间叠加了复数两级Transformer模块；(4)训练使用的损失函数由基础损失和正则化损失组成，基础损失由网络特点决定，正则化损失(1)对于干净的语音信号，分别叠加合成噪声和