基于深度学习的用户对话交互方法及系统

本发明涉及语音数据处理技术领域，尤其涉及基于深度学习的用户对话交互方法及系统。方法包括步骤：获取参考信号和输出信号幅度之间的目标延迟时间；通过参考信号与近端输入信号频率之间的幅度得到频域相似性；通过参考信号或近端输入信号中频率窗口的相邻幅度变化量，得到该频率下参考信号或近端输入信号的频域衰减程度；结合参考信号与近端输入信号的频率之间的频域相似性以及参考信号或近端输入信号的频域衰减程度，确定近端输入信号中各频率的回声概率并调整步长，在LMS算法中使用频率的步长剔除近端输入信号中的回声，以实现用户对话交互，有效地提高基于深度学习的用户对话交互的准确性。