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一种网络模型的训练方法、回声消除方法及设备 

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申请/专利权人:浙江大华技术股份有限公司

摘要:本申请公开了一种循环神经网络模型的训练方法、回声消除方法、终端设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取样本信号,样本信号包括麦克风信号以及与麦克风信号相对应的参考信号;对样本信号进行特征提取,得到第一声学特征和第二声学特征,第一声学特征为麦克风信号的声学特征,第二声学特征为参考信号的声学特征;将第一声学特征和第二声学特征输入初始循环神经网络模型,输出相位敏感掩膜的预测值,相位敏感掩膜是麦克风信号中回声消除信号的频谱占比,频谱包括幅度谱和相位谱;计算相位敏感掩膜的损失,以调整初始循环神经网络模型的参数,得到循环神经网络模型。通过上述方式,本申请能够提高回声消除能力。

主权项:1.一种循环神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取样本信号,所述样本信号包括麦克风信号以及与所述麦克风信号相对应的参考信号;以及,获取相位敏感掩膜的参考目标值;对所述样本信号进行特征提取,得到第一声学特征和第二声学特征,所述第一声学特征为所述麦克风信号的声学特征,所述第二声学特征为所述参考信号的声学特征;将所述第一声学特征和所述第二声学特征输入初始循环神经网络模型,输出相位敏感掩膜的预测值,相位敏感掩膜是所述麦克风信号中回声消除信号的频谱占比,所述频谱包括幅度谱和相位谱;基于所述相位敏感掩膜的预测值与所述相位敏感掩膜的参考目标值之间的差值,确定所述相位敏感掩膜的损失,以调整所述初始循环神经网络模型的参数,得到循环神经网络模型。

全文数据:

权利要求:

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