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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明属于语音信号处理技术领域，提供了一种基于多尺度残差注意力的语音压缩方法及系统，包括获取语音信号；对语音信号进行卷积操作，得到第一特征，对第一特征进行操作，得到第一特征的残差和恒等映射；将残差和恒等映射相加得到第一输出特征，对第一输出特征进行特征提取，经过多次操作得到注意力分数，将注意力分数分别与残差和恒等映射相乘，经过多次操作得到第三输出特征；对第三输出特征进行多级迭代量化，得到第一矢量，第二网络根据接收到的第一矢量的索引，在码本中找到相应的量化矢量，将所有量化矢量相加，得到重构矢量；对重构矢量解码输出合成语音，并对生成语音的真伪通过判别器进行判断。本发明能够提高合成语音的质量。
主权项：1.基于多尺度残差注意力的语音压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取低速率下的多帧语音信号；S2将语音信号输入第一网络中进行卷积操作，得到第一特征，对第一特征进行多次操作，得到第一特征的残差和第一特征的恒等映射；对第一特征进行多次操作，得到第一特征的残差，具体为：对第一特征进行两组卷积核大小分别为三和五的卷积操作，并将组间卷积两两相乘，对卷积后的特征进行拼接，经过一维卷积进行多尺度融合，得到第一特征的残差；S3将残差和恒等映射相加得到第一输出特征，提取第一输出特征的全局和局部特征，根据全局和局部特征得到融合特征，对融合特征进行操作，得到融合特征的注意力分数，将注意力分数分别与残差和恒等映射相乘，并将得到的两个结果相加得到第二输出特征；S4将第二输出特征输入全波段特征提取器中，得到第三输出特征；S5对第三输出特征进行多级迭代量化，得到第一矢量，将第一矢量的索引传输到第二网络，第二网络根据接收到的索引，在码本中找到相应的量化矢量，将所有量化矢量相加，得到重构矢量；S6对重构矢量解码输出合成语音，并对生成语音的真伪通过判别器进行判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于多尺度残差注意力的语音压缩方法及系统
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