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申请/专利权人：广州九四智能科技有限公司
摘要：本申请实施例属于语音识别技术领域，涉及人声分离提取方法，包括一种人声分离提取方法，包括将带有环境噪声的录音转化为原始幅度谱；将所述原始幅度谱输入到预先训练的抗噪神经网络，以确定与所述原始幅度谱相应的p‑PSM值，所述p‑PSM值大于等于0；将所述原始幅度频谱与对应的p‑PSM点乘，以获取去噪幅度谱；将所述去噪幅度谱输入到预先训练的谐波恢复神经网络，以恢复所述去噪幅度频谱，并获取所述去噪幅度频谱对应的纯净幅度频谱；将所述纯净幅度频谱转换为语音。本申请还提供一种人声分离提取装置、计算机设备及存储介质。本申请能够避除噪声规避过程中语音的损失，人声提取更为准确。
主权项：1.一种人声分离提取方法，其特征在于，包括下述步骤：将带有环境噪声的录音转化为原始幅度谱；将所述原始幅度谱输入到预先训练的抗噪神经网络，以确定与所述原始幅度谱相应的p-PSM值，所述p-PSM值大于等于0；具体的，所述抗噪神经网络的训练方法包括：通过短时傅里叶变换，将带有环境音的语音转换为降噪训练幅度谱，并且通过短时傅里叶变换，将对应的纯净语音转换为标准幅度谱；将降噪训练幅度谱输入到所述抗噪神经网络，并且输出对应的p-PSM；将所述降噪训练幅度谱与所述p-PSM点乘，以获取降噪训练中间幅度谱；根据降噪训练中间幅度谱和对应的标准幅度谱，通过L1进行训练，调整所述抗噪神经网络，使得所述抗噪神经网络收敛，所述L1具体包括：L1＝log[HMt,f-S1t,f]2其中，HMt,f为所述降噪训练中间幅度谱，S1t,f为所述降噪训练中间幅度对应的标准幅度谱；将所述原始幅度谱与对应的p-PSM点乘，以获取去噪幅度谱；将所述去噪幅度谱输入到预先训练的谐波恢复神经网络，以恢复所述去噪幅度谱，并获取所述去噪幅度谱对应的纯净幅度频谱；将所述纯净幅度频谱转换为语音。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州九四智能科技有限公司 人声分离提取方法、装置、计算机设备及存储介质
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