一种基于轻量化双路径Transformer网络的多人声分离方法

本发明公开了一种基于轻量化双路径Transformer网络的多人声分离方法，包括采集音频多人声数据，预处理后构成数据集；构建双路径Transformer网络模型DPTNet，引入递归神经网络对双路径Transformer网络模型DPTNet进行优化；对双路径网络模型DPTNet进行训练，基于训练后的模型进行工程化部署。本发明有利于获得更高质量的音频指纹识别能力，声源分离能力、语音增强的功能，可利用于对声源位置进行跟踪和定位，帮助定位和跟踪相关的应用以及可以扩展到医学领域，可以用于心音分割，即识别心脏的特定信号，帮助诊断心血管等医学问题，具备技术创新性与实际应用价值。