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基于自注意多核最大均值差异的迁移学习语音增强方法

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本发明公开了一种基于自注意多核最大均值差异的迁移学习语音增强方法，包括从原始语音中提取GFCC特征，并作为深度神经网络的输入特征；利用带噪语音与干净语音信息计算傅里叶变换域的理想浮值掩蔽，并作为深度神经网络的训练目标；构建基于深层神经网络的语音增强模型；构建自注意多核最大均值差异的迁移学习语音增强模型；训练自注意多核最大均值差异的迁移学习语音增强模型；输入目标域带噪语音的帧级特征，重建增强语音波形。本发明在多核最大均值差异前端添加自注意力算法，通过最小化源域注意到的特征和目标域注意到的特征之间的多核最大均值差异，实现对无标签的目标域的迁移学习，提高语音增强性能，具有良好的应用前景。

著录项

公开/公告号CN110111803B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-19

原文格式PDF
申请/专利权人南京工程学院;
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申请/专利号CN201910385769.2
发明设计人梁瑞宇;程佳鸣;梁镇麟;谢跃;王青云;包永强;赵力;
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申请日2019-05-09
分类号G10L21/02(20130101);G10L25/30(20130101);G10L25/03(20130101);G10L25/24(20130101);
代理机构32358 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人闫方圆
地址 211167 江苏省南京市江宁区江宁科学园弘景大道1号
入库时间 2022-08-23 11:32:28

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