摘要
本申请公开一种基于交叉Transformer的语音去噪方法、控制器及存储介质,语音去噪方法包括将噪音数据集进行格式转换处理得到分层式的训练数据集;构建交叉Transformer神经网络模型,将训练数据集输入至交叉Transformer网络进行特征提取处理,得到特征数据集;将训练数据集输入至短时傅里叶变换速算模块进行时频特征提取处理,得到时频域语音信号集;将特征数据集和时频域语音信号集输入至双域叠加模块进行平滑拼接处理,得到去噪语音集;以语音数据集作为输入、去噪语音集作为输出进行训练,得到经训练的交叉Transformer神经网络模型;将待处理语音信号输入至经训练的交叉Transformer神经网络模型,得到去噪语音信号。本申请提高去噪语音信号的准确性,优化去噪语音信号的质量。
技术关键词
语音去噪方法
短时傅里叶变换
神经网络模型
数据
编码器
计算机可执行指令
分析模块
信号
注意力
可读存储介质
控制器
处理器
分层
格式
存储器
输出端
系统为您推荐了相关专利信息
压电驱动器
终端滑模控制方法
分数阶
非线性最小二乘算法
迟滞模型
空调节能控制系统
空调节能控制方法
云端
大数据分析工具
人工智能算法
聚合物系统
微型pH传感器
硫酸
强化学习算法
空间分布特征
工业控制系统
防火墙模块
数据采集模块
备用服务器
账号
预测瓦斯
监测点
神经网络模型
浓度控制方法
数据融合算法