技术特征：
技术总结
本发明属于人工智能领域，本发明公开了一种基于全卷积神经网络的语音增强方法，包括：构建全卷积神经网络模型，所述全卷积神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，所述隐含层为多个卷积层，每个卷积层均具有多个滤波器；训练所述全卷积神经网络模型；将原始语音信号输入经过训练的全卷积神经网络模型；输出增强语音信号。本发明的全卷积神经网络模型中，删除了全连接层，仅包含卷积层，大大减小了神经网络的参数，使得全卷积神经网络模型可以适用于限制内存的移动设备中，并且每个输出样本仅仅依赖相邻输入，可以通过更少的权重值很好地保留语音信号的原始信息和空间排列信息。本发明还公开了一种电子装置和计算机可读存储介质。
技术研发人员：赵峰;王健宗;肖京
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2018.11.14
技术公布日：2019.02.12