基于深度卷积神经网络的低延时蓝牙耳机音频重采样方法

本发明涉及耳机降噪技术领域，具体涉及基于深度卷积神经网络的低延时蓝牙耳机音频重采样方法，步骤1,建立一种端到端的多任务深度学习耳机降噪模型；步骤2,选择音频样本；步骤3,采用步骤2中得到的音频样本对待训练的多任务深度学习降噪模型进行训练；步骤4,训练完成后,将音频数据输入到模型中,输出端将输出降噪后的信号,所述的音频数据是无噪声数据且包含目标对话的语音；步骤5,针对步骤4中输出的降噪信号,计算其置信度分数,所述的置信度分数用于评价音频质量的好坏，通过多任务学习框架，显著提高了模型对不同噪声环境的适应能力。基础降噪模型专注于降噪效果，噪声分类模型辅助识别噪声类型，而可听降噪输出信号模型则确保输出语音的自然度。