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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CN113763976A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010506954.5(22)申请日2020.06.05(71)申请人北京有竹居网络技术有限公司地址101299北京市平谷区林荫北街13号信息大厦802室(72)发明人舒晓峰(74)专利代理机构北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙)11447代理人魏云鹿(51)Int.Cl.G10L21/0208(2013.01)G10L21/0232(2013.01)G10L25/30(2013.01)权利要求书2页说明书14页附图4页(54)发明名称音频信号的降噪方法、装置、可读介质和电子设备(57)摘要本公开涉及一种音频信号的降噪方法、装置、可读介质和电子设备,该方法包括:获取带噪音频信号,将带噪音频信号输入到预先训练的深度学习模型,并根据深度学习模型的输出结果确定目标音频信号,作为带噪音频信号去除噪声信号后的音频信号,其中,深度学习模型中包括已训练的渐进式深度神经网络中的至少一个长短期记忆网络,渐进式深度神经网络包括多个长短期记忆网络,在音频训练样本分别输入到多个长短期记忆网络的情况下,多个长短期记忆网络的输出结果分别对应音频训练样本提升不同信噪比下所得到的降噪音频样本,在渐进式深度神经网络中,多个长短期记忆网络按照信噪比升高的顺序进行渐进学习。能够有效地去除噪声信号,提高降噪效果。CN113763976ACN113763976A权利要求书1/2页1.一种音频信号的降噪方法,其特征在于,所述方法包括:获取带噪音频信号;将所述带噪音频信号输入到预先训练的深度学习模型,并根据所述深度学习模型的输出结果确定目标音频信号,作为所述带噪音频信号去除噪声信号后的音频信号;其中,所述深度学习模型中包括已训练的渐进式深度神经网络中的至少一个长短期记忆网络;所述渐进式深度神经网络包括多个长短期记忆网络;在音频训练样本分别输入到所述多个长短期记忆网络的情况下,所述多个长短期记忆网络的输出结果分别对应所述音频训练样本提升不同信噪比下所得到的降噪音频样本;在所述渐进式深度神经网络中,所述多个长短期记忆网络按照信噪比升高的顺序进行渐进学习。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述带噪音频信号输入到预先训练的深度学习模型,包括:提取所述带噪音频信号的信号特征,并将所述带噪音频信号的信号特征输入到所述深度学习模型;所述根据所述深度学习模型的输出结果确定目标音频信号,包括:根据所述深度学习模型输出的所述目标音频信号的信号特征,确定所述目标音频信号;其中,所述信号特征包括:功率谱特征和/或掩蔽特征。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述长短期记忆网络的损失函数最小的情况下,所述长短期记忆网络完成训练;所述损失函数是根据误差函数和自适应权重确定的;所述误差函数,是根据所述长短期记忆网络在输入音频训练样本进行训练时输出的降噪音频信号的信号特征与所述音频训练样本对应的降噪音频样本的信号特征确定的。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述误差函数是根据第一差值和第二差值确定的;所述第一差值为所述降噪音频样本的信号特征,与所述降噪音频信号的信号特征的差值,所述第二差值为所述音频训练样本中噪声信号的信号特征,与所述降噪音频信号的信号特征的差值。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述提取所述带噪音频信号的信号特征,包括:获取所述带噪音频信号的频谱;根据所述带噪音频信号的频谱,确定所述带噪音频信号的幅度谱;并根据所述带噪音频信号的幅度谱,确定所述带噪音频信号的功率谱特征;根据所述带噪音频信号的功率谱特征,和所述带噪音频信号中噪声信号的功率谱特征,确定所述带噪音频信号的掩蔽特征;将所述带噪音频信号的功率谱特征,和所述带噪音频信号的掩蔽特征作为所述带噪音频信号的信号特征。6.一种音频信号的降噪装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于获取带噪音频信号;降噪模块,用于将所述带噪音频信号的输入到预先训练的深度学习模型,并根据所述深度学习模型的输出结果确定目标音频信号,作为所述带噪音频信号去除噪声信号后的音2CN113763976A权利要求书2/2页频信号;其中,所述深度学习模型中包括已训练的渐进式深度神经网络中的至少一个长短期记忆网络;所述渐进式深度神经网络包括多个长短期记忆网络;在音频训练样本分别输入到所述多个长短期记忆网络的情况下,所述多个长短期记忆网络的输出结果分别对应所述音频训练样本提升不同信噪比下所得到的降噪音频样本;在所述渐进式深度神经网络中,所述多个长短期记忆网络按照信噪比升高的顺序进行渐进学习。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述降噪模块包括:输入子模块,用于提取所述带