基于网络架构搜索的超轻量级语音增强神经网络及方法

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基于网络架构搜索的超轻量级语音增强神经网络及方法
申请号:CN202411891131
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119673187B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于网络架构搜索的超轻量级语音增强神经网络及方法。该神经网络包括编码器、增强器和解码器,编码器包括:频谱压缩模块,用于对含噪语音频谱在频率维度进行压缩;下采样卷积模块,用于对特征图做特征提取和频率维度的下采样;分组深度分离卷积模块,用于特征图做特征提取和特征增强;增强器包括:双路分组循环神经网络,用于对特征图做时频域建模;解码器包括:分组深度分离卷积模块,用于对特征图做特征提取和特征增强;上采样卷积模块,用于对特征图做特征重建和频率维度的上采样;频谱扩张模块,用于对特征图的频率维度进行扩张。本发明可以以较低的计算量开销实现高性能的语音增强。
技术关键词
卷积模块 语音 注意力 编码器 解码器 上采样 非线性 频率 多项式 神经网络架构 门控循环单元 控制器 批量 高性能 原型 通道 策略
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