基于机器学习的语音增强

基于机器学习的语音增强技术是一种利用人工智能方法改善音频信号质量，特别是针对噪声干扰、回声和语音清晰度方面的提升。这项技术主要依赖深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等，来学习和分离语音信号中的关键信息。

以下是基于机器学习的语音增强的一般步骤：
1. **数据采集**：收集包含噪声和清晰语音样本的数据集，作为模型训练的基础。
2. **特征提取**：将音频信号转换为适合机器学习的特征表示，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）或log-Mel谱图。
3. **模型训练**：使用深度学习模型进行训练，目标是学习如何从含有噪声的输入中恢复出干净的语音信号。
4. **去噪或增强**：模型在实际应用中，输入嘈杂的语音，预测并输出经过处理的干净语音。
5. **评估与优化**：通过客观评价指标（如PESQ, STOI等）和主观听感测试，持续优化模型性能。