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摘要：本发明公开了一种拾音性能优化方法及装置，包括如下步骤：S1、收集音频信号，构建数据集；S2、对数据集进行预处理；S3、获得音频信号的频域特征；S4、利用动态卷积核选择机制生成自适应的卷积核权重，提取精细的频域特征；S5、将精细的频域特征输入到改进的长短期记忆网络和门控循环单元的混合结构中，输出时序特征表示；S6、利用双向循环神经网络处理时序特征表示，输出融合后的上下文特征；S7、将融合后的上下文特征输入到生成对抗网络的生成器，生成增强后的频域特征；S8、对增强后的频域特征进行逆短时傅里叶变换，重新转换回时域信号；S9、输出最终的音频信号。本发明采用动态卷积核和混合神经网络，实现了复杂环境下音频信号的高质量增强。
主权项：1.一种拾音性能优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集音频信号，包括室内、室外、安静和嘈杂环境下的录音数据，构建数据集；S2、对数据集进行预处理，包括降噪、归一化处理以及移除无效数据；S3、对预处理后的数据集进行短时傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，获得音频信号的频域特征；S4、使用卷积神经网络对频域特征进行处理，利用动态卷积核选择机制根据输入的频域特征生成自适应的卷积核权重，提取精细的频域特征；S5、将精细的频域特征输入到改进的长短期记忆网络和门控循环单元的混合结构中，输出时序特征表示；S6、利用双向循环神经网络处理时序特征表示，获取双向上下文信息，并结合跨通道自注意力机制，对重要通道的特征进行加权增强，输出融合后的上下文特征；S7、将融合后的上下文特征输入到生成对抗网络的生成器，并通过去噪策略和时频域一致性损失函数对生成特征进行优化，同时引入领域自适应技术，生成增强后的频域特征；S8、对增强后的频域特征进行逆短时傅里叶变换，重新转换回时域信号；S9、计算信噪比增益评估噪声抑制效果，输出最终的音频信号。
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百度查询： 云羽之音智能乐器(武汉)有限公司 一种拾音性能优化方法及装置
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