基于深度学习构建噪音模型的噪音过滤方法、装置及介质

本申请提供一种基于深度学习构建噪音模型的噪音过滤方法、装置及介质。该方法包括：对待处理语音信号进行预处理，计算预处理语音信号的各语音帧对应的能量值，并根据能量值及第一阈值确定疑似噪音帧；利用包含多种背景噪音与干净语音的训练数据，对深度学习噪音模型进行训练；将疑似噪音帧对应的语音信号输入至训练后的深度学习噪音模型，并输出噪音概率值，根据噪音概率值与第二阈值的比较结果，对判定为噪音的语音帧执行降噪处理；对降噪处理后的语音帧进行拼接与平滑操作，利用增益控制或滤波对重构后的语音信号进行微调，生成最终的语音信号。本申请提升噪音检测的准确性，提升噪音过滤效果，避免语音信号失真，提高模型噪音识别的准确率。