公开(公告)号：CN116453547A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202210620231.7

申请日：2022-06-02

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 梁瑞宇 ,  鞠梦洁 ,  唐闺臣 ,  王青云 ,  谢跃 ,  王婕 ,  程佳鸣 ,  庞聪

IPC: G10L25/60 ,  G10L25/30 ,  H04R25/00 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于听损分类的助听器语音质量自评价方法，包括构建由帧级特征提取网络、听损分类子网络、质量预测子网络构成的语音质量自评估网络；基于助听器处理后信号计算浅层特征，利用帧级特征提取网络学习失真信号的深层表示，从而获得帧级特征；形状重置后的帧级特征分别通过听损分类子网络和质量预测子网络得到失真语音补偿前听力损失程度的分类情况和质量评分的预测值。本发明依照多任务训练策略，将预测失真信号的质量评分作为主任务，预测失真信号的质量分类作为辅任务，通过训练时损失函数的权重因子调节主、辅任务在网络中的重要程度，提高了无参考助听器语音质量评价方法的准确性，简化了处理过程。