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公开(公告)号：CN108335702A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810101400.X
申请日：2018-02-01
Applicant: 福州大学
IPC: G10L21/0216 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的音频降噪方法。该方法为训练和测试两个阶段；在训练阶段，DNN模型的训练数据是由带噪和纯净音频组成的，由于对数频域更符合人耳的听觉系统，因此对输入的音频提取对数功率谱作为特征；在测试阶段，把音色转换后的歌声的对数功率谱输入到从训练阶段得到的DNN模型中，模型的输出就是降噪后音频的对数功率谱，由于人耳的听觉感知对音频的相位信息并不敏感，所以相位信息直接从原始音色转换后的歌声中计算得到，最后结合DNN模型输出的对数功率谱以及相位信息，重建出降噪后的音频。本发明方法能够对音频特别是音色转换后语音和歌声音频的降噪。
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