本发明提供了一种基于机器学习及深度学习的声纹降噪方法及系统。所述方法包括:采集野外地质工作环境下的环境音样品,对深度学习模型进行大量反复训练,获得训练好的深度语音学习模型。获取特定人说话音频,通过深度语音学习模型进行识别,将音频中的环境音过滤,判断过滤后的语音是否合格,得到经过初步筛查的语音,将初步筛查之后的语音与特定人声纹识别模型进行对比提取,进行降噪,判断降噪后的语音是否纯净,对声纹降噪后的语音进行增强,判断语音是否清晰,之后录入到语音输入系统。本发明能够解决野外地学数据采集时各种嘈杂噪声和环境音干扰情况下导致语音不纯,难以被语音文字识别软件准确识别出文字信息的问题,实现用语音文字识别方式的数据采集,提高野外地学数据采集的效率与准确性。
声明:
“基于机器学习及深度学习的声纹降噪方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)