用于语音清晰度增强的宽带语音频谱倾斜度特征参数重建方法[发明专利]

专利名称：用于语音清晰度增强的宽带语音频谱倾斜度特征参数重建方法
专利类型：发明专利
发明人：胡瑞敏,李罡,张锐,王晓晨
申请号：CN201811249506.0
申请日：20181025
公开号：CN109215635A
公开日：
20190115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种用于语音清晰度增强的宽带语音频谱倾斜度特征参数重建方法，包括基于循环神经网络的频谱倾斜度重建网络的训练阶段和使用阶段，训练阶建立语音数据集，对数据集中的语音资料进行预处理；输入预处理后的窄带语音资料，进行短时傅里叶变换得到窄带语音频谱，将频谱信息对数化获取对数幅度谱；输入预处理后的宽带语音资料，提取宽带语音信号频谱倾斜度的全极点模型参数，转化成线性频谱对参数；训练频谱倾斜度重建网络并使用，重建宽带语音频谱倾斜度的全极点模型参数。

本发明根据窄带语音信号重建宽带语音信号频谱倾斜度参数，适用于所有基于频谱倾斜度特征的语音清晰度增强系统之中，且可适配多语种、多模态的语音信号。

申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：严彦
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