音频降噪方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种音频降噪方法、装置、电子设备及介质。本发明专利技术提供的音频降噪方法，包括：从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号；对第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号；对第一语音信号进行过滤得到第二语音信号；根据第二伴奏信号和第二语音信号合成降噪音频信号。本发明专利技术提供的音频降噪方法，通过针对分离后的伴奏信号和语音信号分别进行降噪，最后将降噪完的伴奏信号和人声部分信号再合成的方式，有效地去除噪声，实现更好的语音音质，尤其是可以有效地避免音乐伴奏上的一些高频部分被语音降噪算法抑制掉，导致处理后的音频信号失真严重的情况，为游戏或者直播用户提供更好的语音体验。

Audio noise reduction methods, devices, electronic equipment and media

【技术实现步骤摘要】
音频降噪方法、装置、电子设备及介质
本专利技术涉及音频降噪
，尤其涉及一种音频降噪方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
随着网络游戏和网络直播的快速发展，很多主播或者游戏玩家会一边说话一边播放背景音乐。在这种情况下，麦克风采集到的是人说话的语音、游戏中的音乐以及房间或者户外的背景噪声。而目前降噪算法主要是针对语音设计的，并没有专门针对音乐的降噪算法。而对于语音降噪的算法，其原理基本包括三大部分：谱减法、维纳滤波器法以及统计方法滤波器法。同时，在构建降噪算法还必须引入噪声估计算法，因此，对噪声的估计的准确性以及降噪算法的选用决定了最终算法的优劣，并且体验在用户的体感上。但是，由于音乐伴奏和语音在带宽上和其他信号特征上的差异比较大，如果直接将针对语音的降噪算法应用在音乐伴奏上，会导致音乐伴奏上的一些高频部分被降噪算法抑制掉，导致处理后的音频信号失真严重。
技术实现思路
本专利技术提供一种音频降噪方法、装置、电子设备及介质，以避免在对音频进行降噪处理时，出现处理后的音频信号失真严重的技术问题。第一方面，本专利技术提供一种音频降噪方法，包括：从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号；对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号；对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号；根据所述第二伴奏信号和所述第二语音信号合成降噪音频信号。在一种可能的设计中，所述从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号，包括：根据第一预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出所述第一伴奏信号以及所述第一语音信号，其中，所述待降噪音频信号包括伴奏信号以及语音信号，所述第一预设深度循环神经网络模型的训练采用第一混合音频作为训练样本，采用所述第一混合音频在混合前的伴奏信号以及语音信号作为监督数据。在一种可能的设计中，在所述对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号之前，还包括：根据第二预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出主体信号和第一噪声信号，其中，所述第二预设深度循环神经网络模型的训练采用第二混合音频作为训练样本，采用所述第二混合音频在混合前的主体信号以及噪声信号作为监督数据，所述第一噪声信号用于对所述第一伴奏信号进行降噪。在一种可能的设计中，所述对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号，包括：根据第一预设广义权重滤波器过滤所述第一伴奏信号中的所述第一噪声信号，其中，所述第一预设广义权重滤波器根据所述待降噪音频信号的第一先验信噪比与第一后验信噪比进行构造，所述第一先验信噪比为所述主体信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值，所述第一后验信噪比为所述待降噪音频信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值。在一种可能的设计中，在所述对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号之前，还包括：根据最小值跟踪法分离出所述第一语音信号中的人声信号以及第二噪声信号，所述第二噪声信号用于对所述第一语音信号进行降噪。在一种可能的设计中，所述对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号，包括：根据第二预设广义权重滤波器过滤所述第一语音信号中的所述第二噪声信号，其中，所述第二预设广义权重滤波器根据所述第一语音信号的第二先验信噪比与第二后验信噪比进行构造，所述第二先验信噪比为所述人声信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值，所述第二后验信噪比为所述第一语音信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值。在一种可能的设计中，所述的音频降噪方法，还包括：构建第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多个所述第一混合音频，所述第一混合音频为歌曲音频；构建第一监督数据集，所述第一监督数据集包括所述第一训练数据集中每一个所述第一混合音频对应的伴奏信号以及语音信号；采用所述第一训练数据集作为预设深度循环神经网络模型的训练样本，采用所述第一监督数据集中的伴奏信号以及语音信号存放至不同的通道进行监督学习，以构建所述第一预设深度循环神经网络模型。第二方面，本专利技术还提供一种音频降噪装置，包括：音频分离模块，用于从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号；伴奏过滤模块，用于对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号；语音过滤模块，用于对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号；音频合成模块，用于根据所述第二伴奏信号和所述第二语音信号合成降噪音频信号。在一种可能的设计中，所述音频分离模块，具体用于：根据第一预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出所述第一伴奏信号以及所述第一语音信号，其中，所述待降噪音频信号包括伴奏信号以及语音信号，所述第一预设深度循环神经网络模型的训练采用第一混合音频作为训练样本，采用所述第一混合音频在混合前的伴奏信号以及语音信号作为监督数据。在一种可能的设计中，所述音频降噪装置，还包括：噪音分离模块，用于根据第二预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出主体信号和第一噪声信号，其中，所述第二预设深度循环神经网络模型的训练采用第二混合音频作为训练样本，采用所述第二混合音频在混合前的主体信号以及噪声信号作为监督数据，所述第一噪声信号用于对所述第一伴奏信号进行降噪。在一种可能的设计中，所述伴奏过滤模块，具体用于：根据第一预设广义权重滤波器过滤所述第一伴奏信号中的所述第一噪声信号，其中，所述第一预设广义权重滤波器根据所述待降噪音频信号的第一先验信噪比与第一后验信噪比进行构造，所述第一先验信噪比为所述主体信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值，所述第一后验信噪比为所述待降噪音频信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值。在一种可能的设计中，所述噪音分离模块，还用于根据最小值跟踪法分离出所述第一语音信号中的人声信号以及第二噪声信号，所述第二噪声信号用于对所述第一语音信号进行降噪。在一种可能的设计中，所述语音过滤模块，具体用于：根据第二预设广义权重滤波器过滤所述第一语音信号中的所述第二噪声信号，其中，所述第二预设广义权重滤波器根据所述第一语音信号的第二先验信噪比与第二后验信噪比进行构造，所述第二先验信噪比为所述人声信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值，所述第二后验信噪比为所述第一语音信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值。在一种可能的设计中，所述音频降噪装置，还包括训练模块，具体用于：构建第一训练数据集，所述第一训练数据集包括多个所述第一混合音频，所述第一混合音频为歌曲音频；构建第一监督数据集，所述第一监督数据集包括所述第一训练数据集中每一个所述第一混合音频对应的伴奏信号以及语音信号；采用所述第一训练数据集作为预设深度循环神经网络模型的训练样本，采用所述第一监督数据集中的伴奏信号以及语音信号存放至不同的通道进行监督学习，以构建所述第一预设深度循环神经网络模型。第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括：...

【技术保护点】
1.一种音频降噪方法，其特征在于，包括：/n从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号；/n对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号；/n对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号；/n根据所述第二伴奏信号和所述第二语音信号合成降噪音频信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种音频降噪方法，其特征在于，包括：
从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号；
对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号；
对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号；
根据所述第二伴奏信号和所述第二语音信号合成降噪音频信号。


2.根据权利要求1所述的音频降噪方法，其特征在于，所述从待降噪音频信号中分离出第一伴奏信号和第一语音信号，包括：
根据第一预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出所述第一伴奏信号以及所述第一语音信号，其中，所述待降噪音频信号包括伴奏信号以及语音信号，所述第一预设深度循环神经网络模型的训练采用第一混合音频作为训练样本，采用所述第一混合音频在混合前的伴奏信号以及语音信号作为监督数据。


3.根据权利要求2所述的音频降噪方法，其特征在于，在所述对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号之前，还包括：
根据第二预设深度循环神经网络模型从所述待降噪音频信号中分离出主体信号和第一噪声信号，其中，所述第二预设深度循环神经网络模型的训练采用第二混合音频作为训练样本，采用所述第二混合音频在混合前的主体信号以及噪声信号作为监督数据，所述第一噪声信号用于对所述第一伴奏信号进行降噪。


4.根据权利要求3所述的音频降噪方法，其特征在于，所述对所述第一伴奏信号进行过滤得到第二伴奏信号，包括：
根据第一预设广义权重滤波器过滤所述第一伴奏信号中的所述第一噪声信号，其中，所述第一预设广义权重滤波器根据所述待降噪音频信号的第一先验信噪比与第一后验信噪比进行构造，所述第一先验信噪比为所述主体信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值，所述第一后验信噪比为所述待降噪音频信号的功率与所述第一噪声信号的功率之间的比值。


5.根据权利要求2所述的音频降噪方法，其特征在于，在所述对所述第一语音信号进行过滤得到第二语音信号之前，包括：
根据最小值跟踪法分离出所述第一语音信号中的人声信号以及第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄振胜，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33