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公开(公告)号：CN119360872A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411563899.8
申请日：2024-11-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G10L21/0208 , G10L25/30 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法，是基于搭建生成器和判别器的生成对抗网络实现人声增强降噪，其中，生成器包括多重卷积模块和BiLSTM模块，用于提取噪声特征并生成增强声音；判别器通过区分真实和生成的声音来引导生成器学习；并构建包括对抗损失和内容损失的损失函数后，通过梯度下降法交替训练生成器和判别器，最终调整网络参数，使生成器输出的增强声音与真实声音误差最小化，以实现噪声环境下的声音降噪处理。本发明能实现噪声下声音的降噪处理，并能提升在噪声环境下的声音质量。
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