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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习架构的骨传导语音信号传输方法，包括：获取骨传导语音信号以及对应的空气传导语音信号，基于骨传导语音信号与空气传导语音信号建立训练集和测试集，构建基于深度学习架构的骨传导语音编解码器网络，构建骨传导语音编解码器网络的损失函数，在划分好的训练集上训练骨传导语音编解码器网络，利用反向传播算法传递该网络的梯度值，反复迭代该网络参数、控制生成语音逼近空气传导语音信号从而获得最佳权重，完成该骨传导语音编解码器网络的训练过程；将测试集中的骨传导语音输入至加载最佳权重的骨传导语音编码器中，解码后获得对应的空气传导语音信号。本文方法能够在语音编码的同时实现语音增强，降低了使用的复杂度。
主权项：1.一种基于深度学习架构的骨传导语音信号传输方法，其特征在于包括：采集待发送的骨传导语音信号以及该骨传导语音对应的空气传导语音信号，基于骨传导语音信号和空气传导语音信号建立训练集和测试集；构建基于深度学习架构的骨传导语音编解码器网络，所述骨传导语音编解码器网络包括语音编码器、双流残差矢量量化器和语音解码器，所述语音解码器包括时序特征线性调制多头注意力机制模块、残差自相关权重单元和双流通道空间注意力融合单元；在划分好的训练集上训练骨传导语音编解码器网络并对网络参数进行更新，利用反向传播算法传递该网络的梯度值，反复训练更新该网络参数、控制生成的语音信号逼近空气传导语音信号从而获得最佳权重，完成该骨传导语音编解码器的训练过程；进入部署阶段，将骨传导语音编解码器网络的语音编码器和语音解码器分开控制，将测试集中的骨传导语音信号输入至加载最佳权重的骨传导语音编码器中、获得待发送的二进制码流；将二进制码流经由发送端传输到接收端，采用语音解码器对二进制码流进行解码合成空气传导语音；将恢复的连续语音信号通过扬声器播放。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于深度学习架构的骨传导语音信号传输方法
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