本發(fā)明屬于但不限于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，尤其涉及一種針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、深度學(xué)習(xí)算法在各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出了卓越的性能，功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)效果最佳。然而，有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致過擬合問題，阻礙網(wǎng)絡(luò)在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。過擬合即是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了解決這個(gè)問題，各種泛化技術(shù)被提了出來，包括元素剔除、歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法。然而過擬合仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，標(biāo)準(zhǔn)的訓(xùn)練過程只能學(xué)習(xí)到重要的特征，卻無法學(xué)習(xí)到泛化所需的不太重要的特征。在這種情況下，添加到輸入圖像中的微小、不可見的擾動(dòng)都能夠欺騙網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致其無法識(shí)別圖像中的正確特征。

2、深度學(xué)習(xí)算法在各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出了卓越的性能，尤其在有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下能夠?qū)崿F(xiàn)高度精確的預(yù)測(cè)。然而，在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的情況下，模型容易出現(xiàn)過擬合問題，即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合是由于模型在訓(xùn)練過程中記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)和噪聲，而未能學(xué)習(xí)到泛化所需的特征。這使得模型難以在未見過的數(shù)據(jù)上做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，從而阻礙其實(shí)際應(yīng)用。

3、為了解決過擬合問題，各種泛化技術(shù)被提出，包括元素剔除、歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法。元素剔除技術(shù)通過隨機(jī)忽略部分輸入單元來減少模型的復(fù)雜性，歸一化技術(shù)則通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分布來減少模型的訓(xùn)練時(shí)間和復(fù)雜性，而數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)則通過生成多樣化的訓(xùn)練樣本來增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性。然而，這些方法在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨巨大挑戰(zhàn)，尤其是在復(fù)雜多變的環(huán)境中。

4、在室內(nèi)復(fù)雜多變的環(huán)境下，聲音信號(hào)的采集受到多種因素的影響。揚(yáng)聲器和麥克風(fēng)等物理硬件會(huì)導(dǎo)致聲音信號(hào)的頻率響應(yīng)差異，聲音在介質(zhì)中傳播時(shí)會(huì)出現(xiàn)能量衰減，不可避免的多路徑干擾和環(huán)境噪聲的疊加，以及動(dòng)態(tài)采集引起的多普勒頻偏等問題，這些都使得聲音信號(hào)的特征變得更加復(fù)雜和難以捕捉。為了使深度學(xué)習(xí)模型能夠在不同環(huán)境、不同距離、不同運(yùn)動(dòng)速度下以及不同終端下都具備良好的泛化能力，針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)顯得尤為重要。

5、然而，實(shí)際采集的數(shù)據(jù)無法窮盡所有的情況，這進(jìn)一步加劇了深度學(xué)習(xí)模型的泛化難度?，F(xiàn)有的技術(shù)手段雖然能夠在一定程度上緩解過擬合問題，但仍然無法徹底解決深度學(xué)習(xí)模型在實(shí)際應(yīng)用中遇到的泛化挑戰(zhàn)。添加到輸入圖像中的微小、不可見的擾動(dòng)都能夠欺騙網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致其無法識(shí)別圖像中的正確特征，表明現(xiàn)有技術(shù)在處理輸入數(shù)據(jù)的魯棒性和泛化能力方面還有待改進(jìn)。

6、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)在深度學(xué)習(xí)算法中的技術(shù)問題主要包括：

7、1)過擬合問題：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，難以泛化到未見數(shù)據(jù)。

8、2)數(shù)據(jù)有限性：標(biāo)注數(shù)據(jù)有限，實(shí)際采集的數(shù)據(jù)無法窮盡所有情況，難以提供足夠的訓(xùn)練樣本。

9、3)復(fù)雜環(huán)境影響：復(fù)雜多變的環(huán)境中，聲音信號(hào)受到多種因素影響，增加了信號(hào)處理的難度。

10、4)泛化能力不足：現(xiàn)有技術(shù)手段難以全面提升模型的泛化能力，無法應(yīng)對(duì)不同環(huán)境、不同終端下的變化。

11、為了提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力，迫切需要解決上述技術(shù)問題，通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法和更魯棒的模型訓(xùn)練技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定和可靠的性能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，其特征在于，針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，該方法具體包括：

3、s1：將輸入的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，同時(shí)生成一組歸一化的隨機(jī)噪聲，按照相應(yīng)的衰減參數(shù)和噪聲系數(shù)來生成新的指定信噪比的信號(hào)數(shù)據(jù)；

4、s2：提前生成隨機(jī)抑制曲線，其長(zhǎng)度與需要增強(qiáng)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度一致，通過隨機(jī)抑制曲線變換不同的頻率響應(yīng)；

5、s3：對(duì)信號(hào)進(jìn)行延時(shí)疊加，實(shí)現(xiàn)多路徑干擾的模擬；

6、s4：將采集到的時(shí)域信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器，減少非目標(biāo)頻段的環(huán)境噪聲，通過短時(shí)傅里葉變換(stft)將濾波后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間頻率圖像，得到信號(hào)的時(shí)頻圖；

7、s5：根據(jù)隨機(jī)頻偏對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行偏移，完成多普勒頻偏的模擬，再裁剪出目標(biāo)頻段圖像；

8、s6：將圖像進(jìn)行歸一化，防止數(shù)值的大小對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生影響。

9、進(jìn)一步，所述s1，模擬環(huán)境噪聲后的時(shí)域信號(hào)sn(t)可以表示為：

10、sn(t)＝s(t)+noise(t)

11、其中noise(t)為隨時(shí)間變化的隨機(jī)值，s(t)表示原始的時(shí)域信號(hào)；本發(fā)明提出在采集的時(shí)域信號(hào)之中設(shè)置一個(gè)隨機(jī)衰減系數(shù)α，模擬能量衰減后的時(shí)域信號(hào)se(t)可以表示為：

12、se(t)＝α·s(t)

13、在模擬信號(hào)在介質(zhì)中傳播能量衰減不同程度的同時(shí)，結(jié)合隨機(jī)加性噪聲來模擬不同的信噪比信號(hào)。

14、進(jìn)一步，所述s2，在采集的時(shí)域信號(hào)之中設(shè)置一個(gè)隨機(jī)抑制曲線，與采集的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行點(diǎn)乘之后，重新調(diào)整了每個(gè)頻點(diǎn)之間的幅值差異，通過在隨機(jī)向量中，滑動(dòng)窗口并求均值來平滑隨機(jī)值的跳動(dòng)生成隨機(jī)曲線，模擬硬件頻率響應(yīng)后的時(shí)域信號(hào)sr(t)可以表示為：

15、sr(t)＝curve(t)·s(t)

16、其中curve(t)為隨時(shí)間變化的隨機(jī)抑制曲線。

17、進(jìn)一步，所述s3，在采集的時(shí)域信號(hào)之中疊加不同時(shí)延和不同強(qiáng)度的原始信號(hào)，模擬實(shí)際環(huán)境中的回聲現(xiàn)象，模擬多路徑干擾應(yīng)后的時(shí)域信號(hào)sm(t)可以表示為：

18、

19、其中為隨p機(jī)的路徑個(gè)數(shù)，λp為不同路徑的隨機(jī)強(qiáng)度系數(shù)，τp為不同路徑的隨機(jī)延時(shí)。

20、進(jìn)一步，所述s4，短時(shí)傅里葉變換具體如下：

21、假設(shè)滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)度為wl，窗口的移動(dòng)步長(zhǎng)為sl，則時(shí)間分辨率為(sl/fs)s，頻率分辨率為(fs/wl)hz，而stft的詳細(xì)步驟如下：

22、首先，從接收到的聲音信號(hào)數(shù)據(jù)的起點(diǎn)開始滑動(dòng)窗口，此時(shí)窗口函數(shù)以t＝τ0為中心，對(duì)信號(hào)進(jìn)行加窗函數(shù)處理：

23、y(t)＝x(t)·w(t-τ0)

24、然后，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換獲得第一個(gè)窗口的聲音數(shù)據(jù)的psd矩陣，表示接收信號(hào)在時(shí)延(0，τ0]處的向量：

25、

26、其中，x(t)表示接收信號(hào)的聲音數(shù)據(jù)段，w為漢明窗函數(shù)，fm取決于智能手機(jī)的采樣率(frequency?of?sampling，fs)，范圍為0hz到fs/2hz，fm和τ0定義則分別如下：

27、

28、τ0＝(wl/2)/fs

29、最后，代表第n個(gè)窗口的聲音數(shù)據(jù)段的psd矩陣的計(jì)算方式如下：

30、

31、式中，為接收信號(hào)在時(shí)延(τn-1，τn]處的向量，其中x(tn)和τn定義如下：

32、x(tn)＝r[(n-1)×sl:wl+(n-1)×sl]

33、τn＝[wl/2+(n-1)×sl]/fs

34、進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換時(shí)，窗口滑動(dòng)的步長(zhǎng)決定了輸入圖像的時(shí)間分辨率，而窗口的大小決定了輸入圖像頻率的分辨率，以1ms為窗口滑動(dòng)的步長(zhǎng)，等同于0.34m的分辨率，而為了方便進(jìn)行快速傅里葉變換，窗口選取512的大小。

35、本發(fā)明另一目的在于提供一種針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)具體包括：

36、信號(hào)預(yù)處理模塊，用于對(duì)輸入的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

37、噪聲生成模塊，用于生成隨機(jī)噪聲；

38、信號(hào)模擬模塊，用于模擬信號(hào)的不同頻率響應(yīng)和多路徑；

39、濾波模塊，用于將采集到的時(shí)域信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器，減少非目標(biāo)頻段的環(huán)境噪聲；

40、傅里葉變換模塊，用于將濾波后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間頻率圖像；

41、頻偏模塊，用于根據(jù)隨機(jī)頻偏對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行偏移，完成多普勒頻偏的模擬；

42、輸出模塊，用于輸出數(shù)據(jù)增強(qiáng)結(jié)果。

43、本發(fā)明還提供了一種音頻信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

44、歸一化處理模塊，用于將輸入的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并生成一組歸一化的隨機(jī)噪聲，結(jié)合衰減參數(shù)和噪聲系數(shù)生成新的指定信噪比的信號(hào)數(shù)據(jù)；

45、隨機(jī)抑制曲線生成模塊，用于生成與需要增強(qiáng)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度一致的隨機(jī)抑制曲線，通過該曲線變換不同的頻率響應(yīng)；

46、多路徑干擾模擬模塊，用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行延時(shí)疊加，實(shí)現(xiàn)多路徑干擾的模擬；

47、帶通濾波與短時(shí)傅里葉變換模塊，用于將采集到的時(shí)域信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器，減少非目標(biāo)頻段的環(huán)境噪聲，并通過短時(shí)傅里葉變換將濾波后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間頻率圖像，得到信號(hào)的時(shí)頻圖；

48、多普勒頻偏模擬與圖像歸一化模塊，用于根據(jù)隨機(jī)頻偏對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行偏移，完成多普勒頻偏的模擬，并裁剪出目標(biāo)頻段圖像，然后將圖像進(jìn)行歸一化處理。

49、所述歸一化處理模塊進(jìn)一步包括：

50、環(huán)境噪聲模擬單元，用于模擬環(huán)境噪聲，生成模擬環(huán)境噪聲后的時(shí)域信號(hào)；

51、能量衰減模擬單元，用于設(shè)置一個(gè)隨機(jī)衰減系數(shù)，模擬信號(hào)在介質(zhì)中傳播時(shí)的能量衰減，生成模擬能量衰減后的時(shí)域信號(hào)。

52、所述隨機(jī)抑制曲線生成模塊進(jìn)一步包括：

53、頻率響應(yīng)模擬單元，用于生成隨機(jī)抑制曲線，并與采集的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行點(diǎn)乘，重新調(diào)整每個(gè)頻點(diǎn)之間的幅值差異，模擬硬件頻率響應(yīng)后的時(shí)域信號(hào)。

54、所述帶通濾波與短時(shí)傅里葉變換模塊進(jìn)一步包括：

55、帶通濾波單元，用于將采集到的時(shí)域信號(hào)經(jīng)過帶通濾波器，減少非目標(biāo)頻段的環(huán)境噪聲；

56、短時(shí)傅里葉變換單元，用于將濾波后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間頻率圖像，具體通過滑動(dòng)窗口對(duì)信號(hào)進(jìn)行加窗函數(shù)處理，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換獲得聲音數(shù)據(jù)的psd矩陣。

57、結(jié)合上述的技術(shù)方案和解決的技術(shù)問題，本發(fā)明所要保護(hù)的技術(shù)方案所具備的優(yōu)點(diǎn)及積極效果為：

58、第一、本發(fā)明在采集的時(shí)域信號(hào)之中增加一定的隨機(jī)噪聲，可以提高數(shù)據(jù)集中環(huán)境噪聲的多樣性，盡豐富環(huán)境中無窮變化的噪聲，增強(qiáng)模型的輸入數(shù)據(jù)集。本發(fā)明提出在采集的時(shí)域信號(hào)之中設(shè)置一個(gè)隨機(jī)衰減系數(shù)α，可以提高數(shù)據(jù)集中不同情況衰減的多樣性，增強(qiáng)模型的輸入數(shù)據(jù)集。

59、本發(fā)明在采集的時(shí)域信號(hào)之中設(shè)置一個(gè)隨機(jī)抑制曲線，與采集的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行點(diǎn)乘之后，重新調(diào)整了每個(gè)頻點(diǎn)之間的幅值差異，可以改善數(shù)據(jù)集中有限的頻率響應(yīng)，增強(qiáng)模型的輸入數(shù)據(jù)集。

60、本發(fā)明在采集的時(shí)域信號(hào)之中疊加不同時(shí)延和不同強(qiáng)度的原始信號(hào)，模擬實(shí)際環(huán)境中的回聲現(xiàn)象，可以提高數(shù)據(jù)集中多路徑干擾的多樣性，增強(qiáng)模型的輸入數(shù)據(jù)集。

61、本發(fā)明引入隨機(jī)頻偏模擬多普勒效應(yīng)的影響，可以提高數(shù)據(jù)集對(duì)不同相對(duì)運(yùn)動(dòng)情況的信號(hào)多樣性，能夠增強(qiáng)模型的輸入數(shù)據(jù)集。

62、第二，在音頻信號(hào)處理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是提高模型泛化能力和魯棒性的重要手段。現(xiàn)有的音頻數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法往往側(cè)重于單一的變換，如加噪聲或改變信號(hào)強(qiáng)度，但很少綜合考慮實(shí)際環(huán)境中音頻信號(hào)遇到的多種復(fù)雜情況，如多路徑干擾、硬件頻率響應(yīng)差異以及多普勒效應(yīng)等。這些方法在處理實(shí)際場(chǎng)景中的音頻信號(hào)時(shí)，無法充分模擬真實(shí)世界的復(fù)雜性，從而影響模型的性能。

63、本發(fā)明提出了一種全面的音頻信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，該方法通過六個(gè)步驟系統(tǒng)地模擬了音頻信號(hào)在實(shí)際環(huán)境中遇到的各種情況。首先，通過添加指定信噪比的隨機(jī)噪聲和模擬能量衰減，增強(qiáng)信號(hào)對(duì)環(huán)境噪聲的適應(yīng)性。其次，利用隨機(jī)抑制曲線模擬不同硬件的頻率響應(yīng)差異。接著，通過疊加不同時(shí)延和強(qiáng)度的信號(hào)來模擬多路徑干擾。然后，使用短時(shí)傅里葉變換(stft)將信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖，并進(jìn)行頻偏模擬以復(fù)現(xiàn)多普勒效應(yīng)。最后，對(duì)圖像進(jìn)行歸一化處理，確保數(shù)據(jù)的一致性和模型訓(xùn)練的有效性。

64、本發(fā)明的顯著技術(shù)創(chuàng)新在于其綜合性和系統(tǒng)性。它不僅考慮了單一的環(huán)境因素，如噪聲和信號(hào)衰減，還深入模擬了硬件特性(如頻率響應(yīng)差異)和物理現(xiàn)象(如多普勒效應(yīng))對(duì)音頻信號(hào)的影響。通過短時(shí)傅里葉變換的應(yīng)用，本發(fā)明還實(shí)現(xiàn)了對(duì)音頻信號(hào)時(shí)頻特性的精細(xì)分析和處理，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)增強(qiáng)的效果和模型的泛化能力。

65、本發(fā)明的音頻信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法在實(shí)際應(yīng)用中具有顯著價(jià)值。它能夠生成更加貼近真實(shí)世界復(fù)雜環(huán)境的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)模型更好地適應(yīng)各種實(shí)際場(chǎng)景，提高模型在音頻識(shí)別、語音增強(qiáng)、聲音事件檢測(cè)等任務(wù)中的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，該方法還具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景的需求調(diào)整參數(shù)和變換策略，為音頻信號(hào)處理領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支持。

66、第三，本發(fā)明提出了一種針對(duì)音頻信號(hào)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，通過一系列步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻信號(hào)的有效增強(qiáng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題并獲得顯著的技術(shù)進(jìn)步。首先，該方法通過歸一化處理輸入的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)，同時(shí)生成歸一化的隨機(jī)噪聲，根據(jù)相應(yīng)的衰減參數(shù)和噪聲系數(shù)生成新的指定信噪比的信號(hào)數(shù)據(jù)，模擬不同的環(huán)境噪聲和能量衰減情況，從而提高數(shù)據(jù)的多樣性和魯棒性。

67、其次，通過提前生成隨機(jī)抑制曲線，該方法能夠變換不同的頻率響應(yīng)，模擬硬件頻率響應(yīng)后的時(shí)域信號(hào)。隨機(jī)抑制曲線與需要增強(qiáng)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度一致，通過滑動(dòng)窗口平滑隨機(jī)值的跳動(dòng)，使得每個(gè)頻點(diǎn)之間的幅值差異得到重新調(diào)整。這種處理方式有效模擬了實(shí)際硬件的頻率響應(yīng)特性，使得生成的數(shù)據(jù)更具真實(shí)性和代表性。

68、進(jìn)一步地，通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行延時(shí)疊加，實(shí)現(xiàn)多路徑干擾的模擬。具體來說，在采集的時(shí)域信號(hào)中疊加不同時(shí)延和不同強(qiáng)度的原始信號(hào)，模擬實(shí)際環(huán)境中的回聲現(xiàn)象。這一過程能夠生成更復(fù)雜的多路徑干擾信號(hào)，使得數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的信號(hào)更符合實(shí)際環(huán)境中的傳播特性，從而提升模型在復(fù)雜環(huán)境中的泛化能力和準(zhǔn)確性。

69、最后，通過帶通濾波器減少非目標(biāo)頻段的環(huán)境噪聲，并利用短時(shí)傅里葉變換(stft)將濾波后的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間頻率圖像，進(jìn)一步根據(jù)隨機(jī)頻偏對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行偏移，完成多普勒頻偏的模擬，再裁剪出目標(biāo)頻段圖像，最終將圖像進(jìn)行歸一化處理。該方法不僅提高了信號(hào)數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，還通過一系列精細(xì)的處理步驟保證了生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過上述一系列創(chuàng)新性的步驟，本發(fā)明顯著提升了音頻信號(hào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的效果，為信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供了新的解決方案。

70、第四，本發(fā)明的技術(shù)方案通過精心設(shè)計(jì)的參數(shù)、算法和數(shù)學(xué)模型，解決了多個(gè)技術(shù)問題，并取得了顯著的技術(shù)進(jìn)步。以下是對(duì)這些方面的詳細(xì)闡述：

71、衰減系數(shù)和噪聲系數(shù)：通過調(diào)整這些參數(shù)，本發(fā)明能夠模擬不同信噪比的信號(hào)，從而解決在實(shí)際環(huán)境中信號(hào)受到不同程度噪聲干擾的問題。

72、隨機(jī)抑制曲線的長(zhǎng)度和形狀：這些參數(shù)用于模擬硬件的頻率響應(yīng)差異，使得增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)能夠更真實(shí)地反映不同硬件設(shè)備對(duì)音頻信號(hào)的影響。

73、延時(shí)和強(qiáng)度系數(shù)：在模擬多路徑干擾時(shí)，通過調(diào)整這些參數(shù)，可以模擬出不同環(huán)境中的回聲和信號(hào)衰減情況。

74、stft的窗口大小和步長(zhǎng)：這些參數(shù)的選擇直接影響到時(shí)頻圖的分辨率和計(jì)算效率，通過合理設(shè)置，可以在保持高分辨率的同時(shí)提高計(jì)算速度。

75、歸一化算法：確保輸入信號(hào)的幅度在統(tǒng)一范圍內(nèi)，便于后續(xù)處理和分析。

76、隨機(jī)噪聲生成算法：生成與原始信號(hào)相匹配的隨機(jī)噪聲，以模擬實(shí)際環(huán)境中的噪聲干擾。

77、隨機(jī)抑制曲線生成算法：通過生成隨機(jī)曲線來調(diào)整信號(hào)的頻率響應(yīng)，模擬硬件設(shè)備的特性。

78、延時(shí)疊加算法：通過疊加不同時(shí)延和強(qiáng)度的信號(hào)，模擬多路徑干擾和回聲現(xiàn)象。

79、stft算法：將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖，更有效地提取音頻信號(hào)的特征。

80、信號(hào)加噪模型：通過數(shù)學(xué)模型將原始信號(hào)與隨機(jī)噪聲相結(jié)合，生成新的信噪比信號(hào)。

81、硬件頻率響應(yīng)模型：利用隨機(jī)抑制曲線模擬硬件設(shè)備的頻率響應(yīng)特性，使增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)更接近實(shí)際情況。

82、多路徑干擾模型：通過數(shù)學(xué)模型模擬信號(hào)在實(shí)際環(huán)境中遇到的多路徑干擾情況。

83、時(shí)頻轉(zhuǎn)換模型：利用stft等數(shù)學(xué)工具將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖，便于后續(xù)的特征提取和分析。

84、數(shù)據(jù)多樣性不足：通過引入隨機(jī)參數(shù)和算法，增加了數(shù)據(jù)集的多樣性，使模型能夠更好地適應(yīng)各種實(shí)際場(chǎng)景。

85、環(huán)境干擾模擬不真實(shí)：通過精心設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型和算法，更真實(shí)地模擬了實(shí)際環(huán)境中的噪聲、硬件響應(yīng)和多路徑干擾等因素。

86、特征提取困難：利用stft等數(shù)學(xué)工具將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖，便于更有效地提取音頻信號(hào)的特征。

87、數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果提升：通過本發(fā)明的技術(shù)方案，可以生成更接近實(shí)際環(huán)境的增強(qiáng)數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。

88、模型訓(xùn)練效率提高：由于增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)更具代表性，因此可以加快模型的訓(xùn)練速度并提高訓(xùn)練效果。

89、模型性能提升：基于本發(fā)明增強(qiáng)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出更好的性能和穩(wěn)定性。

90、綜上所述，本發(fā)明的技術(shù)方案通過精心設(shè)計(jì)的參數(shù)、算法和數(shù)學(xué)模型，解決了多個(gè)技術(shù)問題，并取得了顯著的技術(shù)進(jìn)步，為音頻信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供了有力支持。