信号修正模型训练方法、信号修正方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种信号修正模型训练方法、信号修正方法、装置及设备。其中信号修正模型训练方法包括：获取训练信号，所述训练信号包括：多组一一对应的信号，所述一一对应的信号的相关系数大于或等于第一预设阈值；分别对每组一一对应的信号中的其中一个信号添加预设噪声信号，得到目标训练信号；基于所述目标训练信号对初始信号修正模型进行训练，得到信号修正模型。通过实施本发明专利技术，能够基于满足相关系数条件的信号训练神经网络得到修正模型，并利用模型对不满足相关系数条件的待修正信号进行修正，使修正后的信号满足相关系数条件，避免在后续利用相关系数进行信号处理时获得的处理结果不准确。获得的处理结果不准确。获得的处理结果不准确。

【技术实现步骤摘要】
信号修正模型训练方法、信号修正方法、装置及设备


[0001]本申请属于信号处理
，尤其涉及一种信号修正模型训练方法信号修正方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]目前，在对语音信号进行采集时，主要通过语音交互设备采集，但在实际的采集过程中，由于语音交互设备中各麦克风的质量等差异，往往使采集的信号数据存在误差，理论上具有强相关性的信号在实际计算时相关性较差。对于采集的数据的误差，在后续进行信号处理时，也会进一步影响处理结果，获得的结果准确性较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种信号修正模型训练方法、信号修正方法、装置及设备，能够对信号进行修正，使修正后的信号之间具有较强的相关性，获得更准确的分析处理结果。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种信号修正模型训练方法，包括：
[0005]获取训练信号，训练信号包括：多组一一对应的信号，一一对应的信号的相关系数大于或等于第一预设阈值；
[0006]分别对每组一一对应的信号中的其中一个信号添加预设噪声信号，得到目标训练信号；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信号修正模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练信号，所述训练信号包括：多组一一对应的信号，所述一一对应的信号的相关系数大于或等于第一预设阈值；分别对每组一一对应的信号中的其中一个信号添加预设噪声信号，得到目标训练信号；基于所述目标训练信号对初始信号修正模型进行训练，得到信号修正模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取训练信号，包括：获取语音交互设备中至少两个音频采集设备分别采集同一语音数据的信号；计算所述至少两个音频采集设备采集的信号中两两信号的相关系数；将所述相关系数大于或等于所述第一预设阈值的信号确定为所述训练信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标训练信号对初始信号修正模型进行训练，得到信号修正模型，包括：将所述目标训练信号输入到所述初始信号修正模型中进行加权，得到目标输出信号；将所述目标输出信号满足预设条件的初始信号修正模型确定为所述信号修正模型。4.一种信号修正方法，其特征在于，包括：获取待修正信号，所述待修正信号为与基准信号的相关系数小于第一预设阈值的信号；将所述待修正信号输入信号修正模型，得到修正后的信号，所述信号修正模型根据权利要求1
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3任一项所述的信号修正模型训练方法训练得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取待修正信号，包括：获取语音交互设备中至少两个音频采集设备分别采集同一语音数据的信号；计算两两音频采集设备采集的信号的相关系数；根据所述相关系数确定待修正信号。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述相关系数确定待修正信号，包括：根据所述相关系数确定与至少一个信号的相关系数大于第一预设阈值的信号为所述基准信号；确定与所述基准信号的相关系数小于第一预设阈值的信号为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈孝良，李良斌，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：