【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种目标噪声提取和评估方法及装置。
技术介绍
1、随着社会的迅猛发展以及人们社会生活水平的提高，环境中的噪音水平日渐提高，对人们的日常生活造成了影响，人们对于噪声污染防治的呼声也越来越高，对于噪声污染的防治迫在眉睫。但在真实情况中，声学场景通常较为复杂，噪声种类繁多，监测到的噪声常为噪声混合物，导致难以从噪声混合物中判断目标噪声源是否为超标噪声源，难以落实污染责任，因而需要一种技术来来去除掉噪声混合物中的非目标噪声源的部分。随着深度学习在语音领域的广泛应用，可以采用语音提取技术来剔除噪声源混合物中的非目标噪声源部分，为噪声智能监测提供更准确的数据依据。但目前的语音提取技术主要还是针对说话人声、音乐声等通用声音的提取进行研究，针对噪声源提取的相关研究较少。
2、目前的声源提取技术主要包括三种：(1)采用时间潜在域特征转换模型将复杂声学环境信号信息映射到信息更为丰富的时间潜在域空间，得到对应的时间潜在域特征。然后采用特定目标说话人特征信息指导模块对该时间潜在域特征进行编码，并利用注意力机制提升对...
【技术保护点】
1.一种目标噪声提取和评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述采用短时傅里叶变换和幂律压缩将所述混合声音信号转换成压缩谱图，具体为：
3.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述利用扩张卷积编码器在所述压缩谱图中提取高维特征表示，具体为：
4.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述利用两阶段时频Conformer模块提取所述混合声音信号的时域特征和频域特征，结合所述高维特征表示形成多尺度特征表示，具体为：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种目标噪声提取和评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述采用短时傅里叶变换和幂律压缩将所述混合声音信号转换成压缩谱图，具体为：
3.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述利用扩张卷积编码器在所述压缩谱图中提取高维特征表示，具体为：
4.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述利用两阶段时频conformer模块提取所述混合声音信号的时域特征和频域特征，结合所述高维特征表示形成多尺度特征表示，具体为：
5.根据权利要求1所述的目标噪声提取和评估方法，其特征在于，所述利用解码器对所述多尺度特征表示进行解码，得到目标声源特征集合，具体为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆春，蔡林羲，孙陈林，刘勇，周炳朋，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：
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