金融界 2025 年 4 月 22 日消息，国家知识产权局信息显示，厦门亿联网络技术股份有限公司申请一项名为“基于 U-net 结构的语音信号降噪方法及装置”的专利，公开号 CN119851646A，申请日期为 2024 年 12 月。专利摘要显示，本发明提供了一种基于 U‑net 结构的语音信号降噪方法及装置，对待处理语音信号进行
选择最优的模型,其中PESQ,SI-SDR和倒谱距离分别是三个语音质量评估指标 训练的batch size=10,句子长度10 s,AdamW优化器,学习率(learning rate)为8e-5,权重衰减(weight decay)为0.1模型CRUSE架构如下图,整体上沿用了谭可的GCRN: 主要组成部分有三部分:编码器、解码器、时序建模。其中编解码器是一个U-Net结构,...
Wave-U-Net 被提议用于接收混合信号M∈[−1,1]lm∗c并将该信号在K个源波形中分离为S1,...,SK,其中Si∈[−1,1]Ls∗C,i∈{1,...,K}。在该工作中,Lm和Ls表示音频信号上的样本数,C 表示通道数。在我们用单声道信号进行语音降噪的问题中,我们有Lm=Ls和C=K=1。 可以检索背景信号,但我们只对...
综上所述,迁移学习的U-Net语音增强方法是一种有效的语音增强技术,可以通过迁移学习从大规模数据集中学习有用的特征和知识,从而使其在小规模数据集中也能获得良好的效果。该方法可以应用于语音信号的降噪、去混响等多个方面,在未来的研究中还可以进一步探索其在鲁棒性测试和实时语音增强方面的应用,并进一步探究其他语音...
以下是一个基于 PyTorch 的图像降噪代码,使用的是 U-Net 网络结构,可以对输入的图像进行去噪处理。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms.functional as TF class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() self.down...
本发明公开了一种基于改进U‑NET的超声无损检测A扫描信号降噪方法及系统,属于工业超声无损检测技术领域,对超声A扫描信号进行预处理;搭建基于U‑Net的去噪神经网络;利用经过预处理后的超声A扫描缺陷信号对基于U‑Net的去噪神经网络进行训练,然后将带噪声的原始信号输入训练好的神经网络,实现降噪处理。本发明能够提高...
Sora 的发布让广大研究者及开发者深刻认识到基于 Transformer 架构扩散模型的巨大潜力。作为这一类的代表性工作,DiT 模型抛弃了传统的 U-Net 扩散架构,转而使用直筒型去噪模型。鉴于直筒型 DiT 在隐空间生成任务上效果出众,后续的一些工作如 PixArt、SD3 等等也都不约而同地使用了直筒型架构。
基于迁移学习的U-Net语音增强研究摘要: 语音增强技术在语音通信和语音识别领域中有着广泛的应用。现有的语音增强算法中,基于神经网络的U-Net算法在语音信号增强方面取得了很好的效果。但针对不同环境下的语音信号增强问题,需要重新构建模型和重新训练。为了解决这一问题,本文提出一种基于迁移学习的U-Net语音增强方法。
基于Wenet长音频分割降噪识别 Wenet是一个流行的语音处理工具,它专注于长音频的处理,具备分割、降噪和识别功能。它的长音频分割降噪识别功能允许对长时间录制的音频进行分段处理,首先对音频进行分割,将其分解成更小的段落或语音片段。接着进行降噪处理,消除可能存在的噪音、杂音或干扰,提高语音质量和清晰度。最后,Wenet...
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