一种基于双向门控神经网络及参考噪声的语音增强方法

本发明提供了一种基于BGRU及参考噪声的语音增强方法，包含以下网络结构：推理时，接受两路输入：参考噪声、带噪语音，两路噪声分别经过短时傅里叶变换编码器输入到增强网络模块，得到噪声估计和语音估计，将语音估计经过逆短时傅里叶变换得到降噪后的语音；训练时，接受四路输入：参考噪声、带噪语音、噪声真值、语音真值，四路噪声分别经过短时傅里叶变化编码器，编码后的参考噪声与带噪语音通过增强网络模块计算，得到噪声估计和语音估计；编码后的语音真值和噪声真值以及噪声估计和语音估计均送入3CL损失模块，计算得到损失后反馈给增强网络模块，调整参数，完善增强网络模块性能。本发明能在极低信噪比的条件下提高语音质量和可懂度。