[發明專利]語音增強方法、裝置、電子設備和存儲介質在審
| 申請號： | 202011593233.9 | 申請日： | 2020-12-29 |
| 公開（公告）號： | CN112700786A | 公開（公告）日： | 2021-04-23 |
| 發明（設計）人： | 張姣;付中華;王海坤 | 申請（專利權）人： | 西安訊飛超腦信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G10L21/0208 | 分類號： | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/27 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人： | 程琛 |
| 地址： | 710000 陜西省西安市高新*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 語音 增強 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種語音增強方法，其特征在于，包括：
獲取采集所得的原始語音，對所述原始語音進行降噪，得到降噪語音；
基于所述原始語音和所述降噪語音，確定所述原始語音的語音增強掩碼；
基于所述語音增強掩碼，對所述原始語音進行語音增強。
2.根據權利要求1所述的語音增強方法，其特征在于，所述基于所述原始語音和所述降噪語音，確定所述原始語音的語音增強掩碼，具體包括：
基于第一掩碼預測模型，對所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征進行融合，并基于融合所得的特征進行掩碼預測，得到所述原始語音的第一語音增強掩碼；
其中，所述第一掩碼預測模型是基于樣本原始語音的聲學特征、樣本降噪語音的聲學特征及其對應的樣本語音增強掩碼標簽訓練得到的。
3.根據權利要求2所述的語音增強方法，其特征在于，所述基于第一掩碼預測模型，對所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征進行融合，并基于融合所得的特征進行掩碼預測，得到所述原始語音的第一語音增強掩碼，具體包括：
基于所述第一掩碼預測模型的融合層，對所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征進行加權融合，得到第一融合特征；
基于所述第一掩碼預測模型的預測層，得到所述原始語音的第一語音增強掩碼。
4.根據權利要求3所述的語音增強方法，其特征在于，所述加權融合應用的權重是基于所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征確定的。
5.根據權利要求1所述的語音增強方法，其特征在于，所述基于所述原始語音和所述降噪語音，確定所述原始語音的語音增強掩碼，具體包括：
對所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征進行融合，得到第二融合特征；
基于第二掩碼預測模型，得到所述原始語音的第二語音增強掩碼；
其中，所述第二掩碼預測模型是基于樣本語音融合特征及其對應的樣本語音增強掩碼標簽訓練得到的，所述樣本語音融合特征是基于樣本原始語音的聲學特征和樣本降噪語音的聲學特征確定的。
6.根據權利要求2至5任一項所述的語音增強方法，其特征在于，所述樣本原始語音是將干凈語音與噪聲音頻混合得到的，所述樣本語音增強掩碼標簽是基于所述干凈語音的聲學特征和所述噪聲音頻的聲學特征確定的。
7.一種語音增強裝置，其特征在于，包括：
語音降噪單元，用于獲取采集所得的原始語音，對所述原始語音進行降噪，得到降噪語音；
掩碼確定單元，用于基于所述原始語音和所述降噪語音，確定所述原始語音的語音增強掩碼；
語音增強單元，用于基于所述語音增強掩碼，對所述原始語音進行語音增強。
8.根據權利要求7所述的語音增強裝置，其特征在于，所述掩碼確定單元，具體用于：
基于第一掩碼預測模型，對所述原始語音的聲學特征和所述降噪語音的聲學特征進行融合，并基于融合所得的特征進行掩碼預測，得到所述原始語音的第一語音增強掩碼；
其中，所述第一掩碼預測模型是基于樣本原始語音的聲學特征、樣本降噪語音的聲學特征及其對應的樣本語音增強掩碼標簽訓練得到的。
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至6任一項所述語音增強方法的步驟。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述語音增強方法的步驟。
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