通過錄取大量各種場景的噪聲數(shù)據(jù),一方面訓練一個噪聲場景分類的模型,該模型能夠以較高的概率準確判斷所處的聲學場景類別,另一方面可以對每一類噪聲場景定制一個最優(yōu)的處理算法(包括訓練適配的模型和調(diào)試相對應的信號處理算法)。在使用時,先用場景分類模型確定當前所處的場景類型,然后配置相應的算法和模型進行語音增強。 AI 回聲抑制算法
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利用深度學習算法,將回聲參考信號、估計的回聲成分以及殘差信號輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,得到近端信號比例,再結(jié)合殘差信號計算回聲抑制輸出,有效去除喇叭非線性失真帶來的影響;同時,用該輸出去更新回聲消除參數(shù),可以有效加快算法收斂,提升體驗。算法對回聲的抑制量大于50dB。 AI 單麥/雙麥降噪算法