CN109147810A - 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质 - Google Patents

建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109147810A
CN109147810A CN201811155530.8A CN201811155530A CN109147810A CN 109147810 A CN109147810 A CN 109147810A CN 201811155530 A CN201811155530 A CN 201811155530A CN 109147810 A CN109147810 A CN 109147810A
Authority
CN
China
Prior art keywords
generator
network
loss function
training
arbiter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811155530.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109147810B (zh
Inventor
成学军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baidu Online Network Technology Beijing Co Ltd
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201811155530.8A priority Critical patent/CN109147810B/zh
Publication of CN109147810A publication Critical patent/CN109147810A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109147810B publication Critical patent/CN109147810B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L21/0232—Processing in the frequency domain
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
    • G10L25/30—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique using neural networks

Abstract

本发明提供了一种建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质，所述方法包括：获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本；构建包含生成器和判别器的生成对抗网络；根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。本发明能够增强生成对抗网络训练收敛的稳定性，从而提升基于生成对抗网络的语音增强网络的性能，进而实现提高语音识别准确性的目的。

Description

建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质
【技术领域】
本发明涉及语音识别技术，尤其涉及一种建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质。
【背景技术】
噪声环境下的语音识别一直是目前语音识别领域急需解决的难题，目前的主流方法都是在语音识别系统前加一个语音增强网络。目前为止，生成对抗网络(GenerativeAdversarial Network，GAN)是作为语音增强网络最新的增强方法。通过研究发现，采用现有的训练方式训练生成对抗网络时，虽然能够加速生成对抗网络训练的收敛，但是会导致生成对抗网络收敛的不稳定，会让生成对抗网络中的生成器生成过于清晰的语音频谱，导致现有的基于生成对抗网络的语音增强网络会损失语音频谱中某些细微却重要的信息。
【发明内容】
有鉴于此，本发明提供了一种建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质，用于增强生成对抗网络训练收敛的稳定性，从而提升基于生成对抗网络的语音增强网络的性能，进而实现提高语音识别准确性的目的。
本发明为解决技术问题所采用的技术方案是提供一种建立语音增强网络的方法，所述方法包括：获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本；构建包含生成器和判别器的生成对抗网络；根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
根据本发明一优选实施例，所述生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，所述判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种。
根据本发明一优选实施例，所述采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练包括：采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，所述两个训练阶段包括第一训练阶段以及第二训练阶段。
根据本发明一优选实施例，在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所述生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数；在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据所述判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
根据本发明一优选实施例，在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；根据所述生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数；在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；将所述生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；根据所述判别器的损失函数以及生成器的第一损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
根据本发明一优选实施例，所述生成器的第一损失函数通过以下公式计算得到：
在公式中：LG1表示生成器的第一损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；Pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果。
根据本发明一优选实施例，所述生成器的第二损失函数通过以下公式计算得到：
在公式中：LG2表示生成器的第二损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；f(epoch)表示与迭代次数epoch成反比关系的函数。
根据本发明一优选实施例，所述方法还包括：将所述语音增强网络与语音识别系统组合，为所述语音识别系统提供清晰语音频谱。
本发明未解决技术问题所采用的技术方案是提供一种建立语音增强网络的装置，所述装置包括：样本获取单元，用于获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本；网络构建单元，用于构建包含生成器和判别器的生成对抗网络；网络训练单元，用于根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
根据本发明一优选实施例，所述生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，所述判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种。
根据本发明一优选实施例，所述网络训练单元采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，所述两个训练阶段包括第一训练阶段以及第二训练阶段。
根据本发明一优选实施例，所述网络训练单元在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所述生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数；所述网络训练单元在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据所述判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
根据本发明一优选实施例，所述网络训练单元在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；根据所述生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数；所述网络训练单元在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；将所述生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；根据所述判别器的损失函数以及生成器的第一损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
根据本发明一优选实施例，所述网络训练单元通过以下公式计算得到所述生成器的第一损失函数：
在公式中：LG1表示生成器的第一损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；Pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果。
根据本发明一优选实施例，所述网络训练单元通过以下公式计算得到所述生成器的第二损失函数：
在公式中：LG2表示生成器的第二损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；f(epoch)表示与迭代次数epoch成反比关系的函数。
根据本发明一优选实施例，所述装置还包括：网络组合单元，用于将所述语音增强网络与语音识别系统组合，为所述语音识别系统提供清晰语音频谱。
利用本发明所提供的技术方案，通过在多个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对生成对抗网络进行训练，能够增强生成对抗网络训练收敛的稳定性，从而提升基于生成对抗网络的语音增强网络的性能，进而实现提高语音识别准确性的目的。
【附图说明】
图1为本发明一实施例提供的一种建立语音增强网络的方法流程图；
图2为本发明一实施例提供的一种建立语音增强网络的装置结构图；
图3为本发明一实施例提供的计算机系统/服务器的框图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
图1为本发明一实施例提供的一种建立语音增强网络的方法流程图，如图1中所示，所述方法包括：
在101中，获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本。
在本步骤中，获取多个带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本，所获取的清晰语音频谱即为不带噪的语音频谱。
可以理解的是，本步骤对所获取的语音频谱的帧长、帧移以及语音频谱中所包含的声学特征不进行限定。
在102中，构建包含生成器和判别器的生成对抗网络。
在本步骤中，构建包含生成器和判别器的生成对抗网络。
本发明所使用的生成对抗网络包括生成器和判别器。其中，生成器的职责是生成与真实样本尽可能相似的生成样本，判别器的职责则是尽可能区分真实样本和生成样本。通过生成器和判别器之间对抗博弈的方式训练整个生成对抗网络，使得生成器输出的生成样本的真实性尽可能高，从而使得判别器无法区分由生成器所得到的输出为生成样本还是真实样本。
其中，生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，本发明对此不进行限定。
在103中，根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
通常理解，在训练生成对抗网络时，一般采用交替训练生成器和判别器的方式，也就是在现有的训练过程中，生成器和判别器的损失函数不发生变化，直至生成对抗网络收敛。而在本发明中，不再使用传统的交替训练生成器和判别器的方式，而是采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络中的生成器和判别器进行分阶段训练，其中N为大于等于2的正整数。
为了不使说明书中的内容过于冗杂，在下文中仅描述采用两个训练阶段以及三个训练阶段对生成对抗网络进行训练的方式，其他的四个训练阶段、五个训练阶段等的训练方式可以根据本文的描述内容推理得到。
(一)根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对生成对抗网络进行训练。
1、第一种训练方式
在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数。也就是说，在该种训练方式中的第一训练阶段只根据第一损失函数来更新生成器的网络结构中的参数，而不更新判别器的网络结构中的参数。
其中，可以使用以下公式计算生成模型的第一损失函数：
在公式中：LG1表示生成器的第一损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果。
在第二训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新生成器以及判别器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
其中，可以使用以下公式计算判别器的损失函数：
在公式中：LD表示辨别器的损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；D(y)表示当输入为清晰语音频谱时判别器的输出结果。
可以使用以下公式计算生成器的第二损失函数：
在公式中：LG2表示生成器的第二损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；f(epoch)表示与epoch(迭代次数)相关的函数。
在本实施例中，f(epoch)与迭代次数呈反比关系，即随着迭代次数的增加，生成器的第二损失函数中的部分的权重逐渐降低。
可以理解的是，f(epoch)的形式可以为1/epoch，也可以为10/(1+eepoch)。
对上述过程进行举例说明，若预设的迭代次数为5次，则在第6次迭代之前，仅利用生成器的第一损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新；从第6次迭代开始，使用生成器的第二损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新，同时使用判别器的损失函数对判别器的网络结构的参数进行更新，直至生成器的第二损失函数以及判别器的损失函数收敛时，即认为对生成对抗网络的训练完成。
2、第二种训练方式
在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；根据生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数。
相应地，在第二训练阶段训练生成对抗网络时，还可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；将生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数，根据判别器的损失函数更新判别器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
可以理解的是，第二种方式中计算生成器的第一损失函数、第二损失函数以及判别器的损失函数的所使用的公式与第一种方式中的一致。
对上述过程进行举例说明，若预设的迭代次数为20次，则在第21次迭代之前，利用生成器的第二损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新；从第21次迭代开始，利用生成器的第一损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新，同时使用判别器的损失函数对判别器的网络结构的参数进行更新，直至生成器的第一损失函数以及判别器的损失函数收敛时，即认为对生成对抗网络的训练完成。
3、第三种训练方式
在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，更新生成器以及判别器的网络结构中的参数。
相应地，在第二训练阶段训练生成对抗网络时，还可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数，直至第一损失函数收敛，即认为对生成对抗网络的训练完成。
对上述过程进行举例说明，若预设的迭代次数为100次，则在第101次迭代之前，利用生成器的第二损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新，利用判别器的损失函数对判别器的网络结构的参数进行更新；从第101次迭代开始，利用生成器的第一损失函数对生成器的网络结构中的参数进行更新，直至第一损失函数收敛，即认为对生成对抗网络的训练完成。
(二)根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对生成对抗网络进行训练。
可以采用以下方式在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络进行训练：
在第一训练阶段，当迭代次数小于等于预设的第一迭代次数时，使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第二训练阶段，当迭代次数大于预设的第一迭代次数且小于等于预设的第二迭代次数时，使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第三训练阶段，当迭代次数大于预设的第二迭代次数时，使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数，并同时使用判别器的损失函数更新判别器的网络结构的参数，直至生成对抗网络收敛。
还可以采用以下方式在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络进行训练：
在第一训练阶段，当迭代次数小于等于预设的第一迭代次数时，使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第二训练阶段，当迭代次数大于预设的第一迭代次数且小于等于预设的第二迭代次数时，使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数，并同时使用判别器的损失函数更新判别器的网络结构的参数；在第三训练阶段，当迭代次数大于预设的第二迭代次数时，使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数，直至第二损失函数收敛，即认为生成对抗网络收敛。
通过以上内容的描述，其他的在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式、在四个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式、在五个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式等的具体过程可推理得到。
在对生成对抗网络训练完成后，将生成对抗网络中的生成器取出，作为语音增强网络。利用该语音增强网络，能够根据输入的带噪语音频谱得到清晰语音频谱。在将该语音增强网络与语音识别系统组合后，该语音增强网络便能够向语音识别系统输入清晰语音频谱，从而提高在语音识别系统在噪声环境下识别语音的准确性。
图2为本发明一实施例提供的一种建立语音增强网络的装置结构图，如图2中所示，所述装置包括：样本获取单元21、网络构建单元22、网络训练单元23以及网络组合单元24。
样本获取单元21，用于获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本。
样本获取单元21获取多个带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本。其中，样本获取单元21所获取的清晰语音频谱即为不带噪的语音频谱。
可以理解的是，对样本获取单元21所获取的语音频谱的帧长、帧移以及语音频谱中所包含的声学特征不进行限定。
网络构建单元22，用于构建包含生成器和判别器的生成对抗网络。
网络构建单元22构建包含生成器和判别器的生成对抗网络。
网络构建单元22所构建的生成对抗网络包括生成器和判别器。其中，生成器的职责是生成与真实样本尽可能相似的生成样本，判别器的职责则是尽可能区分真实样本和生成样本。通过生成器和判别器之间对抗博弈的方式训练整个生成对抗网络，使得生成器输出的生成样本的真实性尽可能高，从而使得判别器无法区分由生成器所得到的输出为生成样本还是真实样本。
其中，生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，本发明对此不进行限定。
网络训练单元23，根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
通常理解，在训练生成对抗网络时，一般采用交替训练生成器和判别器的方式，训练过程中生成器和判别器的损失函数不发生变化，直至生成对抗网络收敛。而在本发明中，不再使用传统的交替训练生成器和判别器的方式，而是由网络训练单元23采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络中的生成器和判别器进行分阶段训练，其中N为大于等于2的正整数。
为了不使说明书中的内容过于冗杂，在下文中仅描述采用两个训练阶段以及三个训练阶段对生成对抗网络进行训练的方式，其他的四个训练阶段、五个训练阶段等的训练方式可以根据本文的描述内容推理得到。
(一)根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，网络训练单元23采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对生成对抗网络进行训练。
1、第一种训练方式
网络训练单元23在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数。也就是说，网络训练单元23在该种训练方式中的第一训练阶段只根据第一损失函数来更新生成器的网络结构中的参数，而不更新判别器的网络结构中的参数。
网络训练单元23在第二训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新生成器以及判别器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
2、第二种训练方式
网络训练单元23在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；根据生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数。
相应地，网络训练单元23在第二训练阶段训练生成对抗网络时，还可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；将生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数，根据判别器的损失函数更新判别器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
3、第三种训练方式
网络训练单元23在第一训练阶段训练生成对抗网络时，可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；根据判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，更新生成器以及判别器的网络结构中的参数。
相应地，网络训练单元23在第二训练阶段训练生成对抗网络时，还可以采用以下方式：将带噪语音频谱输入经过第一训练阶段训练所得到的生成器，得到生成器的输出结果；在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；根据所得到的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数，直至第一损失函数收敛，即认为对生成对抗网络的训练完成。
(二)根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，网络训练单元23采用在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对生成对抗网络进行训练。
网络训练单元23可以采用以下方式在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络进行训练：
在第一训练阶段，当迭代次数小于等于预设的第一迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第二训练阶段，当迭代次数大于预设的第一迭代次数且小于等于预设的第二迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第三训练阶段，当迭代次数大于预设的第二迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数，并同时使用判别器的损失函数更新判别器的网络结构的参数，直至生成对抗网络收敛。
网络训练单元23还可以采用以下方式在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式，对生成对抗网络进行训练：
在第一训练阶段，当迭代次数小于等于预设的第一迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数；在第二训练阶段，当迭代次数大于预设的第一迭代次数且小于等于预设的第二迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构的参数，并同时使用判别器的损失函数更新判别器的网络结构的参数；在第三训练阶段，当迭代次数大于预设的第二迭代次数时，网络训练单元23使用生成器的第二损失函数更新生成器的网络结构的参数，直至第二损失函数收敛，即认为生成对抗网络收敛。
通过以上内容的描述，网络训练单元23其他的在三个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式、在四个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式、在五个训练阶段中切换生成器的损失函数的训练方式等的具体过程可推理得到。
在网络训练单元23对生成对抗网络训练完成后，将生成对抗网络中的生成器取出，作为语音增强网络。利用该语音增强网络，能够根据输入的带噪语音频谱得到清晰语音频谱。
网络组合单元24，用于将所述语音增强网络与语音识别系统组合。
网络组合单元24在将通过网络训练单元23所得到的语音增强网络与语音识别系统组合后，该语音增强网络便能够向语音识别系统输入清晰语音频谱，从而提高在语音识别系统在噪声环境下识别语音的准确性。
如图3所示，计算机系统/服务器012以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器012的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元016，系统存储器028，连接不同系统组件(包括系统存储器028和处理单元016)的总线018。
总线018表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器012典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器012访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器028可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)030和/或高速缓存存储器032。计算机系统/服务器012可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统034可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线018相连。存储器028可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块042的程序/实用工具040，可以存储在例如存储器028中，这样的程序模块042包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块042通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器012也可以与一个或多个外部设备014(例如键盘、指向设备、显示器024等)通信，在本发明中，计算机系统/服务器012与外部雷达设备进行通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器012交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器012能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口022进行。并且，计算机系统/服务器012还可以通过网络适配器020与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器020通过总线018与计算机系统/服务器012的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器012使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元016通过运行存储在系统存储器028中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的方法流程。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中，即该计算机存储介质被编码有计算机程序，该程序在被一个或多个计算机执行时，使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。例如，被上述一个或多个处理器执行本发明实施例所提供的方法流程。
随着时间、技术的发展，介质含义越来越广泛，计算机程序的传播途径不再受限于有形介质，还可以直接从网络下载等。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
利用本发明所提供的技术方案，通过在多个训练阶段中切换生成器的损失函数的方法对生成对抗网络进行训练，能够增强生成对抗网络训练收敛的稳定性，从而提升基于生成对抗网络的语音增强网络的性能，进而实现提高语音识别准确性的目的。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (18)

1.一种建立语音增强网络的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本；
构建包含生成器和判别器的生成对抗网络；
根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，所述判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练包括：
采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，所述两个训练阶段包括第一训练阶段以及第二训练阶段。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；
根据所述生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数；
在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；
根据所述判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；
根据所述生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数；
在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练包括：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；
将所述生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；
根据所述判别器的损失函数以及生成器的第一损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
6.根据权利要求4或5中任一项所述的方法，其特征在于，所述生成器的第一损失函数通过以下公式计算得到：
在公式中：LG1表示生成器的第一损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；Pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果。
7.根据权利要求4或5中任一项所述的方法，其特征在于，所述生成器的第二损失函数通过以下公式计算得到：
在公式中：LG2表示生成器的第二损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；f(epoch)表示与迭代次数epoch成反比关系的函数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述语音增强网络与语音识别系统组合，为所述语音识别系统提供清晰语音频谱。
9.一种建立语音增强网络的装置，其特征在于，所述装置包括：
样本获取单元，用于获取带噪语音频谱以及与各带噪语音频谱对应的清晰语音频谱作为训练样本；
网络构建单元，用于构建包含生成器和判别器的生成对抗网络；
网络训练单元，用于根据获取的带噪语音频谱及其对应的清晰语音频谱，采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，利用训练得到的所述生成对抗网络中的生成器得到语音增强网络，其中N为大于等于2的正整数。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述生成器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种，所述判别器的网络结构可以为深度神经网络、循环神经网络或者长短时记忆网络中的一种。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述网络训练单元采用在N个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：
采用在两个训练阶段中切换生成器的损失函数的方式对所述生成对抗网络进行训练，所述两个训练阶段包括第一训练阶段以及第二训练阶段。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述网络训练单元在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；
根据所述生成器的第一损失函数更新生成器的网络结构中的参数；
所述网络训练单元在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数大于预设的迭代次数之后，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果分别得到判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数；
根据所述判别器的损失函数以及生成器的第二损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述网络训练单元在所述第一训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在迭代次数小于等于预设的迭代次数时，将生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱输入判别器，根据判别器的输出结果得到生成器的第二损失函数；
根据所述生成器的第二损失函数，更新生成器的网络结构中的参数；
所述网络训练单元在所述第二训练阶段对所述生成对抗网络进行训练时，具体执行：
将带噪语音频谱输入生成器，得到生成器的输出结果；
在达到预设的迭代次数之后，根据生成器的输出结果及其对应的清晰语音频谱，得到生成器的第一损失函数；
将所述生成器的输出结果输入判别器，根据判别器的输出结果得到判别器的损失函数；
根据所述判别器的损失函数以及生成器的第一损失函数，分别更新判别器以及生成器的网络结构中的参数，直至生成对抗网络收敛。
14.根据权利要求12或13中任一项所述的装置，其特征在于，所述网络训练单元通过以下公式计算得到所述生成器的第一损失函数：
在公式中：LG1表示生成器的第一损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；Pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果。
15.根据权利要求12或13中任一项所述的装置，其特征在于，所述网络训练单元通过以下公式计算得到所述生成器的第二损失函数：
在公式中：LG2表示生成器的第二损失函数；x表示带噪语音频谱；y表示与带噪语音频谱对应的清晰语音频谱；pdata表示训练样本；E表示从训练样本中取样；G(x)表示输入为带噪语音频谱时生成器的输出结果；D(G(x))表示当输入为生成器的输出结果时判别器的输出结果；f(epoch)表示与迭代次数epoch成反比关系的函数。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
网络组合单元，用于将所述语音增强网络与语音识别系统组合，为所述语音识别系统提供清晰语音频谱。
17.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～8中任一项所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～8中任一项所述的方法。
CN201811155530.8A 2018-09-30 2018-09-30 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质 Active CN109147810B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811155530.8A CN109147810B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811155530.8A CN109147810B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109147810A true CN109147810A (zh) 2019-01-04
CN109147810B CN109147810B (zh) 2019-11-26

Family

ID=64814018

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811155530.8A Active CN109147810B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109147810B (zh)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110223680A (zh) * 2019-05-21 2019-09-10 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理方法、识别方法及其装置、系统、电子设备
CN110390950A (zh) * 2019-08-17 2019-10-29 杭州派尼澳电子科技有限公司 一种基于生成对抗网络的端到端语音增强方法
CN110428849A (zh) * 2019-07-30 2019-11-08 珠海亿智电子科技有限公司 一种基于生成对抗网络的语音增强方法
CN110600017A (zh) * 2019-09-12 2019-12-20 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理模型的训练方法、语音识别方法、系统及装置
CN110619886A (zh) * 2019-10-11 2019-12-27 北京工商大学 一种针对低资源土家语的端到端语音增强方法
CN110675881A (zh) * 2019-09-05 2020-01-10 北京捷通华声科技股份有限公司 一种语音校验方法和装置
CN110739002A (zh) * 2019-10-16 2020-01-31 中山大学 基于生成对抗网络的复数域语音增强方法、系统及介质
CN110853663A (zh) * 2019-10-12 2020-02-28 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的语音增强方法、服务器及存储介质
CN111081266A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 暗物智能科技(广州)有限公司 一种训练生成对抗网络、语音增强方法及系统
CN111341304A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 广州国音智能科技有限公司 一种基于gan的说话人语音特征训练方法、装置和设备
CN111554316A (zh) * 2019-01-24 2020-08-18 富士通株式会社 语音处理装置、方法和介质
CN112037760A (zh) * 2020-08-24 2020-12-04 北京百度网讯科技有限公司 语音频谱生成模型的训练方法、装置及电子设备
CN112102816A (zh) * 2020-08-17 2020-12-18 北京百度网讯科技有限公司 语音识别方法、装置、系统、电子设备和存储介质
CN112133293A (zh) * 2019-11-04 2020-12-25 重庆邮电大学 基于生成对抗网络的短语音样本补偿方法及存储介质
CN112669841A (zh) * 2020-12-18 2021-04-16 平安科技（深圳）有限公司 多语种语音的生成模型的训练方法、装置及计算机设备
CN112712812A (zh) * 2020-12-24 2021-04-27 腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司 音频信号生成方法、装置、设备以及存储介质
CN112992168A (zh) * 2021-02-26 2021-06-18 平安科技（深圳）有限公司 语音降噪器训练方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113113039A (zh) * 2019-07-08 2021-07-13 广州欢聊网络科技有限公司 一种噪声抑制方法、装置和移动终端
WO2021159902A1 (zh) * 2020-02-12 2021-08-19 深圳壹账通智能科技有限公司 年龄识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN113314109A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 南京烽火星空通信发展有限公司 一种基于循环生成网络的语音生成方法
CN113393854A (zh) * 2021-05-19 2021-09-14 出门问问信息科技有限公司 一种语音处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质
CN113823293A (zh) * 2021-09-28 2021-12-21 武汉理工大学 一种基于语音增强的说话人识别方法及系统
WO2022116487A1 (zh) * 2020-12-01 2022-06-09 平安科技（深圳）有限公司 基于生成对抗网络的语音处理方法、装置、设备及介质
CN112712812B (zh) * 2020-12-24 2024-04-26 腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司 音频信号生成方法、装置、设备以及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107293289A (zh) * 2017-06-13 2017-10-24 南京医科大学 一种基于深度卷积生成对抗网络的语音生成方法
AU2017101166A4 (en) * 2017-08-25 2017-11-02 Lai, Haodong MR A Method For Real-Time Image Style Transfer Based On Conditional Generative Adversarial Networks
CN107945133A (zh) * 2017-11-30 2018-04-20 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107293289A (zh) * 2017-06-13 2017-10-24 南京医科大学 一种基于深度卷积生成对抗网络的语音生成方法
AU2017101166A4 (en) * 2017-08-25 2017-11-02 Lai, Haodong MR A Method For Real-Time Image Style Transfer Based On Conditional Generative Adversarial Networks
CN107945133A (zh) * 2017-11-30 2018-04-20 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ASHUTOSH PANDEY ET AL.: "《On Adversarial Training and Loss Functions for Speech Enhancement》", 《2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS,SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP)》 *
柯健等: "《基于生成对抗网络的语音增强算法研究》", 《信息技术与网络安全》 *

Cited By (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111554316A (zh) * 2019-01-24 2020-08-18 富士通株式会社 语音处理装置、方法和介质
CN110415687A (zh) * 2019-05-21 2019-11-05 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理方法、装置、介质、电子设备
CN110223680A (zh) * 2019-05-21 2019-09-10 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理方法、识别方法及其装置、系统、电子设备
CN110415687B (zh) * 2019-05-21 2021-04-13 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理方法、装置、介质、电子设备
CN113113039B (zh) * 2019-07-08 2022-03-18 广州欢聊网络科技有限公司 一种噪声抑制方法、装置和移动终端
CN113113039A (zh) * 2019-07-08 2021-07-13 广州欢聊网络科技有限公司 一种噪声抑制方法、装置和移动终端
CN110428849A (zh) * 2019-07-30 2019-11-08 珠海亿智电子科技有限公司 一种基于生成对抗网络的语音增强方法
CN110428849B (zh) * 2019-07-30 2021-10-08 珠海亿智电子科技有限公司 一种基于生成对抗网络的语音增强方法
CN110390950A (zh) * 2019-08-17 2019-10-29 杭州派尼澳电子科技有限公司 一种基于生成对抗网络的端到端语音增强方法
CN110390950B (zh) * 2019-08-17 2021-04-09 浙江树人学院（浙江树人大学） 一种基于生成对抗网络的端到端语音增强方法
CN110675881A (zh) * 2019-09-05 2020-01-10 北京捷通华声科技股份有限公司 一种语音校验方法和装置
CN110600017B (zh) * 2019-09-12 2022-03-04 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理模型的训练方法、语音识别方法、系统及装置
CN110600017A (zh) * 2019-09-12 2019-12-20 腾讯科技（深圳）有限公司 语音处理模型的训练方法、语音识别方法、系统及装置
CN110619886A (zh) * 2019-10-11 2019-12-27 北京工商大学 一种针对低资源土家语的端到端语音增强方法
CN110853663A (zh) * 2019-10-12 2020-02-28 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的语音增强方法、服务器及存储介质
WO2021068338A1 (zh) * 2019-10-12 2021-04-15 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的语音增强方法、服务器及存储介质
CN110853663B (zh) * 2019-10-12 2023-04-28 平安科技（深圳）有限公司 基于人工智能的语音增强方法、服务器及存储介质
CN110739002B (zh) * 2019-10-16 2022-02-22 中山大学 基于生成对抗网络的复数域语音增强方法、系统及介质
CN110739002A (zh) * 2019-10-16 2020-01-31 中山大学 基于生成对抗网络的复数域语音增强方法、系统及介质
CN112133293A (zh) * 2019-11-04 2020-12-25 重庆邮电大学 基于生成对抗网络的短语音样本补偿方法及存储介质
CN111081266A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 暗物智能科技(广州)有限公司 一种训练生成对抗网络、语音增强方法及系统
WO2021159902A1 (zh) * 2020-02-12 2021-08-19 深圳壹账通智能科技有限公司 年龄识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111341304A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 广州国音智能科技有限公司 一种基于gan的说话人语音特征训练方法、装置和设备
CN112102816A (zh) * 2020-08-17 2020-12-18 北京百度网讯科技有限公司 语音识别方法、装置、系统、电子设备和存储介质
US11488578B2 (en) 2020-08-24 2022-11-01 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for training speech spectrum generation model, and electronic device
CN112037760A (zh) * 2020-08-24 2020-12-04 北京百度网讯科技有限公司 语音频谱生成模型的训练方法、装置及电子设备
WO2022116487A1 (zh) * 2020-12-01 2022-06-09 平安科技（深圳）有限公司 基于生成对抗网络的语音处理方法、装置、设备及介质
CN112669841A (zh) * 2020-12-18 2021-04-16 平安科技（深圳）有限公司 多语种语音的生成模型的训练方法、装置及计算机设备
CN112712812A (zh) * 2020-12-24 2021-04-27 腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司 音频信号生成方法、装置、设备以及存储介质
CN112712812B (zh) * 2020-12-24 2024-04-26 腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司 音频信号生成方法、装置、设备以及存储介质
CN112992168A (zh) * 2021-02-26 2021-06-18 平安科技（深圳）有限公司 语音降噪器训练方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112992168B (zh) * 2021-02-26 2024-04-19 平安科技（深圳）有限公司 语音降噪器训练方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113393854A (zh) * 2021-05-19 2021-09-14 出门问问信息科技有限公司 一种语音处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质
CN113393854B (zh) * 2021-05-19 2022-11-11 出门问问创新科技有限公司 一种语音处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质
CN113314109B (zh) * 2021-07-29 2021-11-02 南京烽火星空通信发展有限公司 一种基于循环生成网络的语音生成方法
CN113314109A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 南京烽火星空通信发展有限公司 一种基于循环生成网络的语音生成方法
CN113823293A (zh) * 2021-09-28 2021-12-21 武汉理工大学 一种基于语音增强的说话人识别方法及系统
CN113823293B (zh) * 2021-09-28 2024-04-26 武汉理工大学 一种基于语音增强的说话人识别方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109147810B (zh) 2019-11-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109147810B (zh) 建立语音增强网络的方法、装置、设备和计算机存储介质
CN110378346A (zh) 建立文字识别模型的方法、装置、设备和计算机存储介质
CN112487173B (zh) 人机对话方法、设备和存储介质
CN107797985A (zh) 建立同义鉴别模型以及鉴别同义文本的方法、装置
CN108269567A (zh) 用于生成远场语音数据的方法、装置、计算设备以及计算机可读存储介质
US20120172098A1 (en) Suggesting game roles for different players based on a player's gaming statistics from other games
CN106663423A (zh) 使用具有词历史的实时词网格生成的自动语音识别的系统和方法
CN112508120B (zh) 学生模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品
CN109599095A (zh) 一种语音数据的标注方法、装置、设备和计算机存储介质
CN109241225A (zh) 兴趣点竞争关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111862987B (zh) 语音识别方法和装置
WO2016099301A1 (en) System and method of automatic speech recognition using parallel processing for weighted finite state transducer-based speech decoding
CN113407850B (zh) 一种虚拟形象的确定和获取方法、装置以及电子设备
CN110175644A (zh) 特征选择方法、装置、电子设备、及存储介质
US20210049989A1 (en) Techniques for learning effective musical features for generative and retrieval-based applications
CN110032734A (zh) 近义词扩展及生成对抗网络模型训练方法和装置
CN108564944A (zh) 智能控制方法、系统、设备及存储介质
CN109785846A (zh) 单声道的语音数据的角色识别方法及装置
CN113627536A (zh) 模型训练、视频分类方法，装置，设备以及存储介质
CN113962401A (zh) 联邦学习系统、联邦学习系统中的特征选择方法及装置
CN112052865A (zh) 用于生成神经网络模型的方法和装置
CN112489628B (zh) 语音数据选择方法、装置、电子设备及存储介质
CN109800410A (zh) 一种基于在线聊天记录的表单生成方法和系统
CN113657466B (zh) 预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN113965313B (zh) 基于同态加密的模型训练方法、装置、设备以及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant