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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请提出一种基于语音增强的模型训练方法、语音增强方法、语音增强装置以及计算机存储介质。所述模型训练方法包括：将所述训练数据集输入待训练的语音增强网络，获取所述第一子网络的第一代价值，以及所述第二子网络的第二代价值；获取所述第一代价值的第一代价梯度，以及获取所述第二代价值的第二代价梯度；基于所述第一代价梯度和所述第二代价梯度的梯度校正结果，获取所述语音增强网络的代价梯度；按照所述代价梯度计算所述第一代价值和所述第二代价值的总代价值；利用所述总代价值对所述语音增强网络进行训练。通过上述语音增强方法，在代价函数上设计了基于梯度校正的代价函数策略，提高网络训练效果和加快网络训练收敛速度。
主权项：1.一种基于语音增强的模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法应用于一种语音增强网络，其中，所述语言增强网络包括至少两个阶段的子网络；所述模型训练方法包括：将所述训练数据集输入待训练的语音增强网络，获取所述第一子网络的第一代价值，以及所述第二子网络的第二代价值；获取所述第一代价值的第一代价梯度，以及获取所述第二代价值的第二代价梯度；基于所述第一代价梯度和所述第二代价梯度的梯度校正结果，获取所述语音增强网络的代价梯度；按照所述代价梯度计算所述第一代价值和所述第二代价值的总代价值；利用所述总代价值对所述语音增强网络进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 模型训练方法、语音增强方法、语音增强装置及存储介质
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