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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种模型训练、鸟声降噪方法、装置、电子设备及介质，方法包括：获取干净鸟声数据集；对干净鸟声数据集进行加噪处理，得到带噪鸟声数据集；配置鸟声降噪网络和音频分类损失网络；将第一训练样本输入鸟声降噪网络得到降噪鸟声；依次将降噪鸟声和第二训练样本输入不同的音频分类损失网络，获得两个激活特征；根据激活特征得到损失值，根据损失值对鸟声降噪网络的参数进行调整；更新第一训练样本和第二训练样本，然后返回将第一训练样本输入鸟声降噪网络得到降噪鸟声这一步骤，直至满足预设训练条件，得到训练完成的鸟声降噪网络。本发明的鸟声降噪网络在带噪鸟类声音数据集上显示出优异的降噪性能，可广泛应用于数据处理技术领域。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取干净鸟声数据集；对所述干净鸟声数据集进行加噪处理，得到带噪鸟声数据集；配置鸟声降噪网络和音频分类损失网络；其中，所述鸟声降噪网络包括若干卷积层；最后一层所述卷积层包括卷积合成层，其余所述卷积层包括扩张卷积运算、自适应归一化和泄漏整流线性单元；所述音频分类损失网络包括多层卷积层、平均池化层和逻辑分类器层；将第一训练样本输入所述鸟声降噪网络得到降噪鸟声；所述第一训练样本根据所述带噪鸟声数据集确定；依次将所述降噪鸟声和第二训练样本输入不同的所述音频分类损失网络，对应获得两个激活特征；所述第二训练样本根据所述干净鸟声数据集确定；根据两个所述激活特征得到损失值，根据所述损失值对所述鸟声降噪网络的参数进行调整；更新所述第一训练样本和所述第二训练样本，然后返回所述将第一训练样本输入所述鸟声降噪网络得到降噪鸟声这一步骤，直至满足预设训练条件，得到训练完成的鸟声降噪网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种模型训练、鸟声降噪方法、装置、电子设备及介质
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