深度学习语音降噪方法对比_一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习语音提取和降噪方法与流程...
技术特征：
1.一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
s1骨振动传感器和麦克风采集音频信号，分别得到骨振动传感器音频信号和麦克风音频信号；
s2将所述骨振动传感器音频信号输入高通滤波模块，并进行高通滤波；
s3将经过高通滤波后的所述骨振动传感器音频信号与所述麦克风音频信号输入深度神经网络模块；
s4所述深度神经网络模块经过预测得出融合降噪后的语音。
2.根据权利要求1所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述高通滤波模块修正所述骨振动传感器音频信号直流偏移，并滤除低频杂波信号。
3.根据权利要求2所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述骨振动传感器音频信号经过高通滤波处理后，更优选的，通过高频重建，即频带拓宽的方法，进一步拓宽频率范围，将所述骨振动传感器音频信号拓宽至两千赫兹以上，随后将其输入所述深度神经网络模块。
4.根据权利要求3所述的将骨振动传感器信号经过高频重建(频带拓宽)后的结果亦可直接作为本发明输出。
5.根据权利要求1所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述深度神经网络模块还包括融合模块，所述融合模块将所述麦克风音频信号和所述骨振动传感器音频信号融合及降噪。
6.根据权利要求5所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述深度神经网络模块的一种实现方法是通过卷积循环神经网络实现，并通过预测得到纯净语音幅度谱。
7.根据权利要求1所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述深度神经网络模块由数层卷积网络、数层长短期记忆网络和相对应的数层反卷积网络构成。
8.根据权利要求6所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述深度神经网络模块的训练目标是所述纯净语音幅度谱，首先将所述纯净语音经过短时傅里叶变换后，再获得所述纯净语音幅度谱作为训练目标，即目标幅度谱。
9.根据权利要求6所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，所述深度神经网络模块的输入信号是由所述骨振动传感器音频信号的幅度谱和所述麦克风音频信号的幅度谱堆叠而成；
首先将所述骨振动传感器音频信号和所述麦克风音频信号分别经过短时傅里叶变换，再分别取得两路幅度谱，并进行堆叠。
10.根据权利要求9所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，将堆叠后的幅度谱经过所述深度神经网络模块，得到预测幅度谱，并输出。
11.根据权利要求8或10所述的一种融合骨振动传感器和麦克风信号的深度学习降噪方法，其特征在于，将所述目标幅度谱与所述预测幅度谱做均方误差。
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