摘要
本发明涉及通信优化技术领域,公开了一种基于AI人声提取的蓝牙耳机通话降噪方法,包括以下步骤:S1、多源数据采集与初步处理:耳机通过多个麦克风和加速度传感器收集语音和环境噪声数据,在本地进行预处理,并分类不同类型的背景声音;S2、初始模型训练与分发;S3、自适应学习与个性化调整;S4、联邦学习与模型更新;S5、实时噪声抑制与语音增强。通过结合深度卷积神经网络和长短时记忆网络,本发明在音频信号处理方面表现出色,能够精确提取和分离语音信号,实时调整处理参数和个性化学习功能使得系统能快速适应不同的声学环境,为用户提供更清晰、自然的音频体验。
技术关键词
通话降噪方法
蓝牙耳机
深度卷积神经网络
人声
特征提取模块
模型更新
硬件加速器
数据采集模块
噪声抑制
降噪装置
数据安全
环境感知技术
差分隐私技术
隐私保护技术
语音信号处理
音频信号处理
运动状态信息
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模型预训练
图像编码器
编码模块
网络
多尺度特征提取
多层次特征融合
评分系统
多模态特征
特征提取模块
分析模块
语音特征
情感特征
交叉注意力机制
多头注意力机制
预训练模型