通过录取大量各种场景的噪声数据,一方面训练一个噪声场景分类的模型,该模型能够以较高的概率准确判断所处的声学场景类别,另一方面可以对每一类噪声场景定制一个最优的处理算法(包括训练适配的模型和调试相对应的信号处理算法)。在使用时,先用场景分类模型确定当前所处的场景类型,然后配置相应的算法和模型进行语音增强。 AI 回声抑制算法
利用深度学习算法,将回声参考信号、估计的回声成分以及残差信号输入神经网络,得到近端信号比例,再结合残差信号计算回声抑制输出,有效去除喇叭非线性失真带来的影响;同时,用该输出去更新回声消除参数,可以有效加快算法收敛,提升体验。算法对回声的抑制量大于50dB。 AI 单麦/双麦降噪算法