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申请/专利权人：广州大学
申请日：2024-03-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197350A
主分类号：G10L25/27
分类号：G10L25/27;G10L25/51;G10L25/03;G10L19/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种噪声提取模型的训练、噪声提取方法及装置和模型，涉及城市复杂声学条件下的目标噪声提取与量化解析技术领域。本发明通过对幅度特征和相位特征这两种特征的迭代更新，优化了噪声提取模型对于特征提取的性能和准确度，避免了因提取的幅度特征和相位特征不准确而导致的估计目标声源不准确；根据声压级计算方法判断估计目标声源的提取准确度，避免了单特征信息在变换时导致的特征不匹配等问题，在保证了声源的准确度的同时还能够对准确的程度进行判断，保证了噪声提取模型对于目标噪声的提取准确度，使得本发明的噪声提取模型能够在不同的复杂声学环境仍然具备高准确度的噪声提取能力，提高了本发明噪声提取模型的适用性和实用性。
主权项：1.一种噪声提取模型的训练方法，其特征在于，包括：获取原始目标声源和若干干扰声源，并按照预设的预处理方法进行预处理，得到第一目标声源和第一目标声源对应的幅度谱特征与包裹相位谱特征；获取原始目标声源的幅度特征，根据估计目标声源和原始目标声源的幅度特征的相似度分数，迭代更新估计目标声源的幅度谱特征与相位谱特征，直到估计目标声源和原始目标声源的幅度特征的相似度分数满足预设的要求，得到估计目标声源的特征集合；其中，所述估计目标声源的幅度谱特征与相位谱特征由第一目标声源的幅度谱特征与包裹相位谱特征提取得到的；所述估计目标声源的特征集合包括：估计目标声源的幅度特征和相位特征；根据估计目标声源的特征集合得到估计目标声源的时域信号，获取原始目标声源对应的时域信号，根据预设的声压级计算方法，得到估计目标声源和原始目标声源的时域信号的差异结果；根据差异结果确定对第一目标声源中的原始目标声源的提取准确度，并得到完成训练的噪声提取模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种噪声提取模型的训练、噪声提取方法及装置和模型
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