一种音频降噪模型的智能训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种音频降噪模型的智能训练方法及系统，涉及音频降噪的技术领域，定损模块根据模型训练音频数据和真实标签音频数据的频谱状态，分析每一帧的频谱失真因子Psyz<subgt;n</subgt;，有助于更精准地衡量模型在不同频谱状态下的性能，模型训练模块采用循环神经网络技术，更好地捕捉音频信号的时序信息，提高了降噪模型对复杂音频场景的适应性。该系统充分考虑了在训练数据处理中可能出现的欠拟合和过拟合状态。在处理训练数据的多样性时，系统不仅仅关注噪音的多样性，还考虑了音频信号在不同说话人、环境和发音方式中的变化，这有助于提高模型对不同语音特征的学习能力，使其更全面地适应真实世界的音频降噪挑战。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及音频降噪的，具体为一种音频降噪模型的智能训练方法及系统。

技术介绍

1、在现代科技快速发展的环境下，人工智能技术的广泛应用已经渗透到许多领域，其中音频降噪模型的研究和应用愈发引人瞩目。音频降噪技术旨在从含有噪音的音频中提取出清晰与干净的信号，为音频处理领域的各种应用提供高质量的音频输入。

2、具体来说，音频降噪模型的训练过程涉及到大量的数据处理和模型调整，其中循环神经网络技术被应用于建立模型，以更好地捕捉音频信号中的时序信息。然而，这一系统并不仅仅关注模型的建立，更强调在整个训练过程中对数据进行充分而智能的处理，以提高模型的训练效果和泛化能力。

3、尽管该系统在音频降噪模型的智能训练方面取得了显著的进展，但仍有一些在当前训练过程中被忽略的关键问题。其中之一是在处理训练数据时，对于欠拟合或过拟合状态的充分考虑；在不明确是处于欠拟合还是过拟合状态时，可能会影响模型的性能、泛化能力以及训练结果，在音频降噪领域，由于实际噪声场景的多样性，训练数据的不平衡和特异性可能导致模型在某些噪声类型上的性能不足。>

4、此外，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：包括数据采集模块、预处理模块、定损模块、模型训练模块以及训练评估模块；

2.根据权利要求1所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元和第三采集单元；

3.根据权利要求2所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述预处理模块包括增强单元和统一单元；

4.根据权利要求3所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述定损模块包括逐帧分析单元和总体分析单元；

5.根据权利要求4所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述...

【技术特征摘要】

1.一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：包括数据采集模块、预处理模块、定损模块、模型训练模块以及训练评估模块；

2.根据权利要求1所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元和第三采集单元；

3.根据权利要求2所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述预处理模块包括增强单元和统一单元；

4.根据权利要求3所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述定损模块包括逐帧分析单元和总体分析单元；

5.根据权利要求4所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述总体分析单元用于对n组频谱失真因子psyzn进行汇总，并求均值，以获取总频谱失真系数psxs，所述总频谱失真系数psxs通过以下公式获取：

6.根据权利要求3所述的一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：所述模型训练模块包括调试分析单元、多样分析单元和综...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑晓辉，牟欣语，
申请(专利权)人：青岛润恒益科技有限公司，
类型：发明
国别省市：