基于混合DSP深度学习方法的实时全频带语音降噪增强方法

本申请涉及语音信号处理和深度学习领域，公开了基于混合DSP深度学习方法的实时全频带语音降噪增强方法，包括以下步骤：信号预处理：对输入的时域语音信号进行分帧处理，得到一系列语音帧，并对每帧语音信号应用窗函数；频谱划分：对每一帧信号执行快速傅里叶变换，得到频谱数据，并将所述频谱数据划分为多个频带，形成多频带频谱；特征提取：提取每个频带的特征，并通过卷积神经网络对所述特征进行处理。本发明通过混合DSP深度学习方法优化频带增益和增益平滑，提升语音清晰度和可懂度，增强了模型在复杂噪声环境下的鲁棒性，并通过多频带处理和算法优化减少计算复杂度，确保低延迟、高效的实时语音处理，适用于低功耗设备。