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公开(公告)号：CN112037809A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010940284.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 南京大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L25/18 , G10L25/27 , G10L25/30 , G10L15/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征流结构深度神经网络的残留回声抑制方法。该方法具体步骤为：(1)通过自适应滤波算法构造带有残留回声和背景噪声的带噪近端语音以及自适应滤波器输出信号；使用自适应滤波器输出信号或远端信号或以上两种信号，作为具有多特征流结构的神经网络模型的参考信号；(2)使用带噪语音信号和参考信号作为神经网络模型的输入特征；使用纯净的近端语音作为模型的训练目标，训练模型；(3)将训练完成的具有多特征流结构的神经网络模型作为后处理滤波器，对自适应滤波器处理后的信号中的残留回声和背景噪声进行抑制，增强近端说话人的音频信号。本发明能够在高残留回声的场景下，有效去除残留回声对近端语音的影响。
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