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申请/专利权人：北京声智科技有限公司
申请日：2019-09-18
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN112614500B
主分类号：G10L21/02
分类号：G10L21/02;G10L25/30;H04M9/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2021.04.23#实质审查的生效;2021.04.06#公开
摘要：本申请公开了一种回声消除方法、装置、设备及计算机存储介质，属于信号处理领域。所述方法包括：获取输出音频信号以及传声器采集的传声器信号，以输出音频信号作为样本，通过线性回声消除算法对传声器信号进行处理，得到处理信号，将输出音频信号以及处理信号输入循环神经网络模型，循环神经网络模型包括多个矩阵参数，至少一个矩阵参数由两个分量矩阵的乘法算式构成，两个分量矩阵中元素数量的和小于两个分量矩阵的乘积中元素数量的和，获取循环神经网络模型输出的对处理信号的降噪结果。本申请解决了相关技术中循环神经网络模型的计算量较大的问题。达到了减小循环神经网络模型计算量的效果。
主权项：1.一种回声消除方法，其特征在于，所述方法包括：获取输出音频信号以及传声器采集的传声器信号；以所述输出音频信号作为样本，通过线性回声消除算法对所述传声器信号进行处理，得到处理信号；将所述输出音频信号以及所述处理信号输入循环神经网络模型，所述循环神经网络模型包括多个矩阵参数，至少一个矩阵参数由两个分量矩阵的乘法算式构成，所述两个分量矩阵中元素数量的和小于所述两个分量矩阵的乘积中元素数量的和；获取所述循环神经网络模型输出的对所述处理信号的降噪结果；所述循环神经网络模型是采用如下步骤训练得到的：获取初始循环神经网络模型，所述初始循环神经网络模型包括多个作为参数的原始矩阵；对至少一个所述原始矩阵进行分解，得到两个分量矩阵的乘法算式构成的所述矩阵参数；获取训练数据，所述训练数据包括样本近端声音信号、样本环境噪声信号、样本残留回声信号以及样本输出音频信号；根据所述训练数据获取理想比率掩膜；根据所述理想比率掩膜以及所述训练数据对所述初始循环神经网络模型进行训练，得到所述循环神经网络模型，所述循环神经网络模型的输出与所述理想比率掩膜拟合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京声智科技有限公司 回声消除方法、装置、设备及计算机存储介质
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