一种同时去除多类型噪声的方法及系统技术方案

技术编号:42616426 阅读:59 留言:0更新日期:2024-09-03 18:22
本发明专利技术公开了一种同时去除多类型噪声的方法及系统,涉及噪声处理领域,同时去除多类型噪声的方法,利用噪声MFCC对相似度模型进行训练,结合K‑均值聚类方法,得到不同类别噪声信号的典型特征矩阵;利用干净语音信号和随机噪声信号得到的声信号对基于U‑Net的条件变分自编码器进行训练,并由此得到初步去噪后的声信号,利用训练好的相似度模型,得到输出分量;根据输出分量、声信号和不同类别噪声信号的典型特征矩阵,得到去噪后的声信号中的噪声分量和干净声信号。实施本发明专利技术提供的同时去除多类型噪声的方法及系统,能快速地同时去除多种类型的噪声信号,避免信息的丢失或模糊化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及噪声处理领域,更具体地说,涉及一种同时去除多类型噪声的方法及系统


技术介绍

1、在当今社会,人们在自然环境中经常会受到多种类型噪声的干扰,如交通噪声、工业噪声、风声等。并且这些不同类型的噪声往往是以复杂的方式相互叠加、混合出现在人们的生活中,比如交通噪声也时常伴随着风声、动物的叫声等,不同种类噪声的叠加使得噪声的复杂度大幅提高,而且同一种类型的噪声之间的差别也很大,比如交通噪声中往往包含着汽车、摩托车、公交车等车辆,他们产生的噪声会有所不同,而一种车辆的引擎声、喇叭声、轮胎与路面摩擦的噪音之间也具有差异,且这些噪声是叠加在一起,同时出现。不同类型噪声的相互叠加往往给人们的生活和健康带来了严重影响,但是如何能够同时去除多种类型的噪声是一个十分困难的问题。

2、目前去除噪声的方式主要是针对特定的噪声根据其时域、频域、时频域特征来去除噪声,通过电子设备和算法来实时监测、分析和反馈噪声信号,现有噪声去除系统,如小波变换、自适应滤波、基于深度学习领域的去噪方法等,这些对单一或者非常相似的噪声有效,但是在实际应用场景下,尤其是复杂多变的噪声本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤S1包括:

3.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤S3包括:

4.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤S4包括:

5.根据权利要求4所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤S5包括:

6.一种系统,其特征在于,包括以下模块:

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述噪声及相似度模块,具体配置为:

<p>8.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤s1包括:

3.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤s3包括:

4.根据权利要求1所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤s4包括:

5.根据权利要求4所述的同时去除多类型噪声的方法,其特征在于,步骤s5包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:余永升凌俊杰章林柯
申请(专利权)人:武汉理工大学
类型:发明
国别省市:

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