基于掩码时域解码器的实时语音降噪技术

"基于掩码时域解码器的实时语音降噪方法和装置与流程" 在当前的技术领域中，语音处理技术已经发展到利用深度学习来提升语音降噪的效果。传统的语音增强方法，如频谱减法、维纳滤波等，往往依赖于特定的先验假设，例如噪声为加性等，但在实际复杂环境中，这些假设并不总是成立，导致降噪效果受限。特别是在非平稳噪声和低信噪比环境下，这些经典方法的性能显著下降。 近年来，深度学习技术的应用为语音降噪带来了革命性的改变。特别是通过提高掩模估计的准确性，时频掩模方法的性能得到了显著提升。掩模估计是一种在时频域中区分语音和噪声的有效手段，它通过预测每个声音源的幅度谱，然后利用逆短时傅立叶逆变换(ISTFT)恢复原始波形。然而，这种方法存在两个主要挑战：一是相位重建的准确性问题，即使拥有理想的干净幅度谱，错误的相位估计也会对重建语音的质量造成限制；二是实时性和低延迟的要求，由于需要较大的时间窗口进行ISTFT，增加了系统的最小延迟，不利于实时应用。 针对这些问题，本发明提出了一种基于掩码时域解码器的实时语音降噪方法和装置。这种方法包括以下步骤：首先，将带有噪声的语音通过STFT（短时傅立叶变换）提取特征；其次，将这些特征输入到预先训练的神经网络中，以获取掩码；最后，将得到的掩码和带噪语音输入到时域解码器中进行解码，从而得到经过降噪的语音。这种方法的优势在于，它可能通过时域解码器更准确地还原语音，同时减少了对相位信息的依赖，因此有可能在保持较低延迟的同时，提高实时语音降噪的性能。 此外，这种方法还可能涉及一种装置，该装置包括用于执行上述步骤的硬件和软件组件，例如处理器、内存和输入/输出接口，以实现对实时语音信号的快速处理。同时，这种方法还可以扩展到电子设备和计算机可读存储介质，使得这些技术能够在各种应用场景中，如电信、可穿戴设备等，有效地实施。 本发明提供了一种新的实时语音降噪策略，它利用深度学习和时域解码器来克服传统方法的局限性，有望在复杂噪声环境中实现更高效、低延迟的语音清理，从而提高通信和语音识别系统的性能。