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本发明提出了一种基于多分辨率倒谱系数和卷积神经网络的语音增强方法，首先构建了新的能够区分语音和噪声的特征参数—多分辨率听觉倒谱系数(MR‑GFCC)；其次，跟踪噪声变化构建了基于理想软掩蔽(IRM)和理想二值掩蔽(IBM)的自适应掩蔽阈值；然后将提取的新特征参数及其一二阶导数和自适应掩蔽阈值作为深度卷积神经网络(DCNN)的输入和输出，对构建的7层神经网络进行训练；最后利用DCNN估计的自适应掩蔽阈值对含噪语音进行增强。本发明充分利用了人耳的工作机理，提出了模拟人耳听觉生理模型的语音特征参数，不仅可以保留更多的语音信息，而且提取过程简单可行。
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