一种融合盲源分离和轻量化模型的双通道语音增强方法

本发明公开了一种融合盲源分离和轻量化模型的双通道语音增强方法，采集初始信号并按照信噪比调整噪声强度生成含噪语音信号，并根据含噪语音信号的噪声强度划分为低信噪比场景和极低信噪比场景；对含噪语音信号进行处理，得到时频域特征，在低信噪比、极低信噪比场景下，分别采用AuxIVA算法和OGIVEa_NG算法对时频域特征进行盲源分离，生成辅助特征信息；将辅助特征信息与时频域特征融合后，分别输入GTCRN模型和轻量化语音增强模型DPCRN进行增强，得到增强后的语音信号。本发明通过GTCRN模型和轻量化语音增强模型DPCRN的双通道语音增强技术，能够有效分离语音信号和噪声信号，提升语音的清晰度和可懂度。