[发明专利]训练盲源分离模型的方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201810717811.1 | 申请日： | 2018-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN108922517A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 李超;朱唯鑫 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/06 | 分类号： | G10L15/06;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 于江微;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种训练盲源分离模型的方法、装置及存储介质。该训练盲源分离模型的方法包括：根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号，其中，该加噪控制参数为满足预设分布的用于控制噪声的参数；采用训练语音信号训练卷积神经网络，得到盲源分离模型。本发明实施例可以得到性能更优的盲源分离模型，即该盲源分离模型可以在尽量少的损伤前景音的情况下，把背景音抑制到最强程度。 | ||
| 搜索关键词： | 盲源分离 存储介质 控制参数 训练语音 卷积神经网络 背景音 前景音 预设 噪声 损伤 | ||
【主权项】：
1.一种训练盲源分离模型的方法，其特征在于，包括：根据加噪控制参数在线加噪确定训练语音信号，其中，所述加噪控制参数为满足预设分布的用于控制噪声的参数；采用所述训练语音信号训练卷积神经网络，得到盲源分离模型。
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