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摘要：本发明公开了基于改进CRN和CBAM注意力机制的实时语音增强方法，包括：步骤S1，获取语音数据集，并对获取的数据集进行预处理；步骤S2，将预处理好的语音信号的频谱图特征分为训练集、验证集以及测试集；步骤S3，构建基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型；步骤S4，使用训练集的数据对构建的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型进行训练；步骤S5，使用验证集的数据对训练好的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型进行验证；步骤S6，将测试集的数据输入到验证好的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型，得到降噪后的语音结果。本发明有效增强干净语音特征。
主权项：1.基于改进CRN和CBAM注意力机制的实时语音增强方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取语音数据集，并对获取的数据集进行预处理；步骤S2，将预处理好的语音信号的频谱图特征分为训练集、验证集以及测试集；步骤S3，构建基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型；步骤S4，使用训练集的数据对构建的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型进行训练；步骤S5，使用验证集的数据对训练好的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型进行验证；步骤S6，将测试集的数据输入到验证好的基于改进CRN和CBAM的实时语音增强算法模型，得到降噪后的语音结果。
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百度查询： 华南农业大学 基于改进CRN和CBAM注意力机制的实时语音增强方法
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