[发明专利]一种基于深度学习的闭环系统声反馈抑制方法有效
| 申请号： | 202210825168.0 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115243162B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 郑成诗;王梅煌;李晓东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | H04R3/02 | 分类号： | H04R3/02 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 武玥;张红生 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的闭环系统声反馈抑制方法，该方法包括：将离线训练好的闭环系统反馈抑制模型应用于在线闭环系统中，对输入闭环系统的音频信号进行处理后，再馈给闭环系统的发声单元重放，实现声反馈抑制；所述闭环系统抑制模型基于深度学习建立；对闭环系统进行建模，通过模拟生成声反馈路径单位脉冲响应，并根据单位脉冲响应计算最大稳定增益，以最大稳定增益为依据生成闭环信号；将输入闭环系统的音频信号在开环条件下生成开环信号；闭环信号与开环信号一起构成模型的平行训练数据，并利用平行训练数据采用离线方式对模型进行训练。本发明方法能够有效抑制反馈信号，提高语音质量和可懂度，并显著提升扩声系统增益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 闭环 系统 反馈 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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