技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，包括：获取语音数据集，对语音数据集进行预处理；对预处理后的语音数据集，进行字典训练，得到字典矩阵；根据字典矩阵，建立基于深层循环神经网络的模型；根据基于深层循环神经网络的模型，对基于深层循环神经网络的模型进行训练；使用训练好的基于深层循环神经网络的模型，对含噪声的语音信号进行语音增强处理，得到增强后的语音数据。本发明的一种基于深层循环神经网络的语音增强方法，使用更有效的方法提取语音特征，同时结合传统的非负矩阵分解(NMF)算法和深度学习的方法，实现了利用少量已有数据训练模型，并取得了有竞争力的语音增强效果。
技术研发人员：方勇;刘昇栋;朱梦尧
受保护的技术使用者：上海大学
技术研发日：2019.05.15
技术公布日：2019.08.23