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申请/专利权人：上海圳呈微电子技术有限公司

摘要：本发明揭示一种语音增强自适应调试系统及模型量化评分系统建立方法，所述语音增强自适应调试系统包括：声源捕获模块，用于捕获声源信号；环境降噪模块，包括语音特征智能分析模块和束波形成模块，用于进行语音特性抓取和束波形成，语音特征智能分析模块内置多组智能CGMM模型，用于系统自适应地选取最高可懂度分数所对应的一组最佳智能CGMM模型；可懂度模型量化评分系统，用于计算语音信号的可懂度分数；参数选择调节器，用于当用户在调试系统降噪效果时循环控制系统依次选取语音特征智能分析模块中内置的每一个智能CGMM模型，记录可懂度分数，选择最高的可懂度分数对应的智能CGMM模型为最佳模型。

主权项：1.一种语音增强自适应调试系统，其特征在于所述语音增强自适应调试系统包括：声源捕获模块，包括一麦克风阵列，用于捕获声源信号；环境降噪模块，包括语音特征智能分析模块和束波形成模块，用于将声源捕获模块送来的声源信号进行语音特性抓取和束波形成，其中语音特征智能分析模块内置多组智能CGMM模型，用于系统自适应地选取最高可懂度分数所对应的一组最佳智能CGMM模型作为系统当前使用模型；可懂度模型量化评分系统，用于计算环境降噪模块输出的语音信号的可懂度分数，并且所述可懂度模型量化评分系统设有可懂度分数上限与可懂度分数下限；参数选择调节器，用于当用户在调试系统降噪效果时自动地循环控制系统依次选取语音特征智能分析模块中内置的每一个智能CGMM模型，直到全部选用一次为止，并依次记录其所对应的上述可懂度模型量化评分系统输出的可懂度分数，选择最高的可懂度分数对应的智能CGMM模型为最佳模型；并且，所述可懂度模型量化评分系统包括一可懂度模型，所述可懂度模型采用深度神经网络或卷积神经网络模型建立，并通过用户语音与环境噪音数据训练；并且所述可懂度模型由用户使用用户语音与环境噪音数据训练，其中所述用户语音为用户在安静环境下对由用户定义或由生产厂商提供的词语列表中选择的词语的发音，所述可懂度分数上限为利用基于用户语音生成的数据测试得到的可懂度平均分数，而环境噪音数据采用生产厂商提供的噪音数据，可懂度分数下限为利用基于环境噪音生成的数据测试得到的可懂度平均分数。

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