摘要
本发明属于数据处理技术领域,公开了一种基于快速采样去噪扩散模型的工业噪声场景语音增强方法及系统,通过基于信息先验机制的加速采样机制对输入的含噪语音进行条件先验采样;依据先验采样结果,通过基于扩散模型的加速采样机制进行若干次跳步采样得到增强后的干净语音;基于扩散模型的加速采样机制是通过正则化描述的常微分方程来对含噪语音进行跳步采样。本发明利用了两个关键机制,跳步采样和基于信息先验的采样,提升了传统的基于去噪扩散概率模型的语音增强效率及质量,减少了采样的总步数,显著加快了采样过程,从而减少了计算资源的消耗,缩短了推理时间,尤其适用于需要快速生成结果的应用场景。
技术关键词
工业噪声
噪声预测器
语音
采样器
机制
场景
深度神经网络
残差模块
数据处理技术
噪声强度
编码
信号
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多尺度卷积神经网络
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分布式电源出力
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算法
引入权重因子