一种语音降噪方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于语音降噪技术领域，提供了一种语音降噪方法、装置及终端设备，其中，方法包括：获取第一语音数据和第二语音数据，融合所述第一语音数据和所述第二语音数据，获得训练数据，根据所述第一语音数据和所述训练数据对生成对抗网络进行训练，获得训练后的生成对抗网络模型，通过所述训练后的生产对抗网络模型对待处理的语音识别数据进行降噪，获得目标语音识别数据。本发明专利技术能够降低语音中的噪音干扰，提高语音识别的准确率，使得语音数据准确的传递用户的信息。

【技术实现步骤摘要】
一种语音降噪方法、装置及终端设备
本专利技术属于语音降噪
，尤其涉及一种语音降噪方法、装置及终端设备。
技术介绍
随着互联网的发展和智能移动终端的广泛应用，通过语音进行沟通成为了人们生活中一种的重要沟通手段。然而，人们在使用语音进行沟通过程中，不可避免的会存在各种干扰。在语音识别过程中，若语音中存在噪声干扰，则会降低语音识别的准确率，无法准确的传递用户的信息。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种语音降噪方法、装置及终端设备，以解决现有技术中在语音识别过程中，语音中存在噪声干扰，降低语音识别的准确率，无法准确的传递用户的信息的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种语音降噪方法，包括：获取第一语音数据和第二语音数据；其中，所述第一语音数据包括无噪音语音数据；所述第二语音数据包括噪音语音数据；融合所述第一语音数据和所述第二语音数据，获得训练数据；其中，所述第一语音数据包括无噪音语音数据；所述第二语音数据包括噪音语音数据；根据所述第一语音数据和所述训练数据对生成对抗网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音降噪方法，其特征在于，包括：/n获取第一语音数据和第二语音数据；其中，所述第一语音数据包括无噪音语音数据；所述第二语音数据包括噪音语音数据；/n融合所述第一语音数据和所述第二语音数据，获得训练数据；/n根据所述第一语音数据和所述训练数据对生成对抗网络进行训练，获得训练后的生成对抗网络模型；/n通过所述训练后的生产对抗网络模型对待处理的语音识别数据进行降噪，获得目标语音识别数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音降噪方法，其特征在于，包括：
获取第一语音数据和第二语音数据；其中，所述第一语音数据包括无噪音语音数据；所述第二语音数据包括噪音语音数据；
融合所述第一语音数据和所述第二语音数据，获得训练数据；
根据所述第一语音数据和所述训练数据对生成对抗网络进行训练，获得训练后的生成对抗网络模型；
通过所述训练后的生产对抗网络模型对待处理的语音识别数据进行降噪，获得目标语音识别数据。


2.如权利要求1所述的语音降噪方法，其特征在于，根据所述第一语音数据和所述训练数据对生成对抗网络进行训练，获得训练后的生成对抗网络模型，包括：
根据所述第一语音数据和所述训练数据对所述生成对抗网络的生成器和判别器进行训练，获得训练后的生成对抗网络模型。


3.如权利要求2所述的语音降噪方法，其特征在于，通过所述训练后的生产对抗网络模型对待处理的语音识别数据进行降噪，获得目标语音识别数据，包括：
通过所述待处理的语音识别数据对所述判别器进行训练；
若所述判别器的判别结果为所述待处理的语音识别数据包含噪音，则通过所述待处理的语音识别数据对所述生成器进行训练；
返回通过所述待处理的语音识别数据对所述判别器进行训练的操作，直到获得所述目标语音识别数据。


4.如权利要求2所述的语音降噪方法，其特征在于，所述生成器包括5层卷积生成对抗网络。


5.如权利要求2所述的语音降噪方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44