基于深度学习的语音降噪技术研究

基于深度进修的语音降噪技术钻研

一、弁言

跟着人工智能技术的不停展开，深度进修技术曾经宽泛使用于

语音识别、作做语言办理等规模。正在语音办理规模中，语音降噪

是一个重要的问题。由于环境噪声的烦扰，语音信号往往会遭到

很大的映响，并且映响语音信号的量质和识其它精确率。基于深

度进修的语音降噪技术获得了宽泛的关注和钻研。原文将引见基

于深度进修的语音降噪技术的相关钻研。

二、语音降噪技术简介

语音降噪技术是指正在语音信号中去除噪声的历程。传统的语音

降噪技术次要蕴含基于滤波器的办法、基于谱减法的办法、基于

时频域重构的办法等。那些办法尽管简略易用，并且曾经被宽泛

使用，但是由于其依赖于先验知识和如果，并且对噪声的特征要

求较高，所以正在一些复纯环境中的成效较差。

跟着深度进修技术的展开，基于深度进修的语音降噪技术也得

到了快捷的展开。基于深度进修的语音降噪技术次要操做深度神

经网络模型对语音信号停行建模和进修，并将噪声信号预计为附

加的噪声。取传统的语音降噪技术相比，基于深度进修的语音降

噪技术具有更高的鲁棒性和适应性。

三、基于深度进修的语音降噪技术钻研