【技术实现步骤摘要】
一种音频处理方法及电子设备
本专利技术实施例涉及音频
，尤其涉及音频处理方法及电子设备。
技术介绍
目前，很多用户喜欢录制自己演唱的歌曲，将录制的歌曲分享给朋友、亲人。为了使得录制的歌曲具有比较好的播放效果，需要用户自己利用专业音频处理软件对录制的歌曲中的相关数据进行相关的处理。然而，由于缺乏音乐知识和音效处理技巧，使得用户难以利用专业音频处理软件对录制的歌曲中的音频数据进行处理，难以得到播放效果较优的录制的歌曲。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种音频处理方法，以解决用户难以利用专业音频处理软件对录制的歌曲中的音频数据进行处理，难以得到播放效果较优的录制的歌曲的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种音频处理方法，包括：用户录制的歌曲第一音频数据用户录制的歌曲第一音频数据人声数据人声优化处理第二人声数据人声数据第二人声数据人声数据获取第一音频数据；对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，...
【技术保护点】
1.一种音频处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一音频数据；/n对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据；/n基于所述第二人声数据，生成第二音频数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种音频处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一音频数据；
对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据；
基于所述第二人声数据，生成第二音频数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人声优化处理包括以下至少一项：调节音频、调节音量、爆音修复、混音添加、噪声过滤。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据之前，还包括：
通过预设的人声优化策略模型，确定人声优化参数；
所述对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据，包括：
基于所述人声优化参数，对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据；
其中，所述人声优化参数包括以下至少一项：所述人声优化处理中的项的类型、所述人声优化处理中的项的执行顺序、所述人声优化处理的处理时长；
所述人声优化策略模型通过强化学习方式训练得到，所述人声优化策略模型的训练样本包括：人声数据质量得分小于第一分数阈值的人声数据、人声数据质量得分大于第二分数阈值的人声数据，所述第二分数阈值大于所述第一分数阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一音频数据之后，所述对所述第一音频数据中的第一人声数据进行人声优化处理，得到第二人声数据之前，还包括：
确定所述第一音频数据是否包含伴奏数据；
在所述第一音频数据包括伴奏数据的情况下，将所述第一音频数据分离为第一人声数据和第一伴奏数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一音频数据是否包含伴奏数据，包括：
将所述第一音频数据输入到伴奏音乐判别模型，得到伴奏音乐判别模型输出的判别结果，所述判别结果指示所述第一音频数据是否包括伴奏数据；
其中，所述伴奏音乐判别模型被预先训练，所述伴奏音乐判别模型的训练样本包括：包括伴奏音乐的歌曲的音频数据或未包括伴奏音乐的歌曲的音频数据。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一音频数据包括伴奏数据的情况下，将所述第一音频数据分离为第一人声数据和第一伴奏数据，包括：
将所述第一音频数据输入到人声伴奏分离模型，得到人声伴奏分离模型输出的分离结果，所述分离结果包括：所述第一人声数据和所述第一伴奏数据；
其中，所述人声伴奏分离模型被预先训练，所述人声伴奏分离模型的训练样本包括：用于训练的歌曲的音频数据、所述用于训练的歌曲的音频数据中的人声数据、所述用于训练的歌曲的音频数据中的伴奏音乐数据。
7.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦帅，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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