一种基于自注意力机制的卷积循环神经网络语音降噪方法

本发明属于人工智能、神经网络技术领域，本发明涉及一种基于自注意力机制的卷积循环神经网络语音降噪方法，包括训练阶段和增强阶段；所述训练阶段：首先将噪声与纯净语音叠加合成含噪语音，接着对含噪语音进行特征提取，然后将纯净语音与特征提取后的含噪语音一并送入卷积循环神经网络模型中学习含噪语音和纯净语音之间的映射关系，训练阶段结束后，将训练好的模型保存下来；所述增强阶段：首先对含噪语音进行特征提取，然后送入训练好的模型中进行语音降噪，最后输出降噪后的语音。实现了对语音和噪声的有效分离。将分离后的信号还原成清晰的语音维度，从而完成整个语音降噪过程。