基于BLSTM神经网络的回声和噪声抑制算法

考虑到非线性回声和非平稳噪声对智能设备回声消除算法的影响,论文提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)神经网络的回声和噪声抑制算法.该算法首先采用多目标预处理模型,同步估计出回声和噪声信号的幅度谱;然后将其作为回声和噪声抑制模型的输入特征,进而估计出目标语音信号的理想比例掩模;最后通过联合训练两个模型得到最优回声和噪声抑制模型.实验结果表明,在非线性回声和非平稳噪声的环境下,该算法均取得了较好的回声和噪声抑制效果,语音失真较小.