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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108922517A(43)申请公布日2018.11.30(21)申请号201810717811.1(22)申请日2018.07.03(71)申请人百度在线网络技术(北京)有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人李超朱唯鑫(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205代理人于江微刘芳(51)Int.Cl.G10L15/06(2013.01)G10L25/24(2013.01)G10L25/30(2013.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称训练盲源分离模型的方法、装置及存储介质(57)摘要本发明实施例提供一种训练盲源分离模型的方法、装置及存储介质。该训练盲源分离模型的方法包括:根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号,其中,该加噪控制参数为满足预设分布的用于控制噪声的参数;采用训练语音信号训练卷积神经网络,得到盲源分离模型。本发明实施例可以得到性能更优的盲源分离模型,即该盲源分离模型可以在尽量少的损伤前景音的情况下,把背景音抑制到最强程度。CN108922517ACN108922517A权利要求书1/2页1.一种训练盲源分离模型的方法,其特征在于,包括:根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号,其中,所述加噪控制参数为满足预设分布的用于控制噪声的参数;采用所述训练语音信号训练卷积神经网络,得到盲源分离模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述加噪控制参数为信噪比。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设分布为均匀分布或高斯分布。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号,包括:获取所述加噪控制参数、语音信号和噪声;根据所述加噪控制参数计算所述语音信号和所述噪声的混合系数;根据所述混合系数、所述语音信号和所述噪声,确定所述训练语音信号。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述采用所述训练语音信号训练卷积神经网络,得到盲源分离模型,包括:对所述训练语音信号进行分帧处理,得到多帧语音信号;采用所述多帧语音信号训练所述卷积神经网络,得到所述盲源分离模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述采用所述多帧语音信号训练所述卷积神经网络,得到所述盲源分离模型,包括:对每一帧语音信号,通过以下任一方式提取所述语音信号的特征值:方式一:提取所述语音信号的幅值谱;方式二:提取所述语音信号的梅尔频谱;方式三:提取所述语音信号的梅尔频率倒谱系数MFCC;将所述语音信号对应的特征值作为所述卷积神经网络的入参,通过控制所述卷积神经网络的均方误差得到所述盲源分离模型。7.一种训练盲源分离模型的装置,其特征在于,包括:确定模块,用于根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号,其中,所述加噪控制参数为满足预设分布的用于控制噪声的参数;处理模块,用于采用所述训练语音信号训练卷积神经网络,得到盲源分离模型。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述加噪控制参数为信噪比。9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述预设分布为均匀分布或高斯分布。10.根据权利要求7至9任一项所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:获取所述加噪控制参数、语音信号和噪声;根据所述加噪控制参数计算所述语音信号和所述噪声的混合系数;根据所述混合系数、所述语音信号和所述噪声,确定所述训练语音信号。11.根据权利要求7至9任一项所述的装置,其特征在于,所述处理模块包括:分帧单元,用于对所述训练语音信号进行分帧处理,得到多帧语音信号;训练单元,用于采用所述多帧语音信号训练所述卷积神经网络,得到所述盲源分离模型。12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述训练单元具体用于:对每一帧语音信号,通过以下任一方式提取所述语音信号的特征值:2CN108922517A权利要求书2/2页方式一:提取所述语音信号的幅值谱;方式二:提取所述语音信号的梅尔频谱;方式三:提取所述语音信号的梅尔频率倒谱系数MFCC;将所述语音信号对应的特征值作为所述卷积神经网络的入参,通过控制所述卷积神经网络的均方误差得到所述盲源分离模型。13.一种训练盲源分离模型的装置,其特征在于,包括:处理器和存储器;所述存储器存储计算机执行指令;所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述处理器执行如权利要求1至6任一项所述的训练盲源分离模型的方法。14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述的训练盲源分离模型的方法。3CN108922517A说明书1/10页训练盲源分