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申请/专利权人：广东保伦电子股份有限公司
申请日：2023-06-19
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN116825123B
主分类号：G10L21/0216
分类号：G10L21/0216;G10L25/30
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.07#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开
摘要：本发明公开了一种基于音频推送的音质优化方法及系统，包括：接收第一电子设备发送的第一录音音频，并根据预设的标准音频获取方式获得所述第一电子设备当前的登录用户对应的第一标准音频，根据所述第一标准音频对预设的深度学习模型进行训练，生成训练后的降噪模型，根据所述降噪模型对所述第一录音音频进行降噪处理，获得降噪处理后的第二录音音频，并将所述第二录音音频推送到第一播放设备以使播放所述第二录音音频，解决现有技术中音频存在噪音的技术问题，进而提高音频的音质。
主权项：1.一种基于音频推送的音质优化方法，其特征在于，包括：接收第一电子设备发送的第一录音音频，并根据预设的标准音频获取方式获得所述第一电子设备当前的登录用户对应的第一标准音频；其中，根据所述第一电子设备的登录状态获得用户ID，以使根据所述用户ID从预设的数据库中进行检索获得所述第一标准音频；所述第一标准音频包括所述登录用户预录的无杂音音频及噪音音频；对所述第一标准音频及所述第一录音音频进行预处理，以使获得处理后的第一音频数据和第二音频数据；根据所述第一音频数据对预设的深度学习模型进行训练，以使所述深度学习模型学习所述第一音频数据对应的音频特征，生成训练后的降噪模型；其中，通过将所述无杂音音频及所述噪音音频作为所述深度学习模型的输入及输出，以使通过所述深度学习模型中的卷积层及池化层提取所述无杂音音频及所述噪音音频分别对应的音频特征；根据所述音频特征，通过预设的监督学习方法对所述深度学习模型进行训练，生成所述降噪模型；根据所述降噪模型提取所述第二音频数据的噪声音频，并对所述噪声音频进行降噪处理，获得降噪处理后的第二录音音频，并将所述第二录音音频推送到第一播放设备以使播放所述第二录音音频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东保伦电子股份有限公司 一种基于音频推送的音质优化方法及系统
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