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一种基于DNN降噪技术的窗口对讲系统 

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申请/专利权人:深圳波洛斯科技有限公司

摘要:本发明提供了一种基于DNN降噪技术的窗口对讲系统,涉及窗口对讲系统技术领域,所述系统包括:获取每一目标噪声语音样本,以得到目标噪声语音样本集A;获取每一噪声语音对应的目标纯净语音样本,以得到A对应的目标纯净语音集B;确定每一目标噪声语音对应的语音特征向量,以得到目标噪声语音特征向量列表TA;对TA中的语音特征向量进行聚类,以得到语音类别列表C;根据A、B和C,得到训练样本组集D;将D输入至预设的初始DNN模型,以得到目标DNN模型;获取待降噪语音W以及W对应的语音类别CW;将W和CW输入至目标DNN模型,以得到纯净语音;本发明在实现对噪声语音降噪的同时,提高语音降噪的效率和准确性。

主权项:1.一种基于DNN降噪技术的窗口对讲系统,其特征在于,所述系统包括:处理器和存储介质;所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序,所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现以下步骤:S100,获取每一目标噪声语音样本,以得到目标噪声语音样本集A=(A1,A2,…,Ai,…,An),i=1,2,…,n;其中,Ai为获取到的第i个目标噪声语音样本,n为获取到的目标噪声语音样本的数量;所述目标噪声语音样本为包含两个用户对话的语音样本;S200,根据A,获取每一噪声语音对应的目标纯净语音样本,以得到A对应的目标纯净语音集B=(B1,B2,…,Bi,…,Bn);其中,Bi为Ai对应的目标纯净语音样本;S300,根据A,确定每一目标噪声语音对应的语音特征向量,以得到目标噪声语音特征向量列表TA=(TA1,TA2,…,TAi,…,TAn);其中,TAi为Ai对应的目标噪声语音特征向量;S400,使用预设的DBSCAN聚类算法对TA中的语音特征向量进行聚类,以得到语音类别列表C=(C1,C2,…,Cj,…,Cm),j=1,2,…,m;其中,Cj为对TA中的语音特征向量进行聚类得到的第j个语音类别,m为对TA中的语音特征向量进行聚类得到的语音类别的数量;S500,根据A、B和C,得到训练样本组集D=(D1,D2,…,Di,…,Dn);其中,Di为得到的第i个训练样本组;Di=(Ai,Bi,LBi);LBi为Ai对应的簇标签;LBi的取值为1到m之一;S600,将D输入至预设的初始DNN模型,以得到目标DNN模型;S700,获取待降噪语音W以及W对应的语音类别CW;S800,将W和CW输入至目标DNN模型,以得到W对应的纯净语音。

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权利要求:

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