一种基于深度学习的双耳语音增强方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的双耳语音增强方法，包括：对包含待增强目标语音信号的左/右通道带噪语音信号分别进行处理得到左/右频域信号，并对其幅值进行组合得到单通道复数特征，利用左/右通道的频域信号和对应的目标频域信号理论值分别计算出对应的目标语音理想复数掩蔽，将其组合构成目标语音单通道复数掩蔽理论值，并结合单通道复数特征对复数前馈神经网络进行训练得到双耳语音增强模型，利用模型输出的目标语音单通道复数掩蔽估计值分别处理左/右通道带噪语音信号得到左/右通道频域信号，最后得到对应的目标语音时域信号。本方法可以抑制噪声干扰并保持目标声源的空间信息。充分利用深度神经网络的泛化能力，达到双耳语音的增强。