【技术实现步骤摘要】
消除回声信号的方法、装置、计算设备和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种消除回声的方法、装置、计算设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着移动终端相关技术的快速发展，智能设备已被广泛应用于人们的日常工作和生活中，例如，人们越来越多地通过智能设备实现远程通话或视频会议，然而，回声是影响用户通话体验的一个重要因素。回声起源于用户的终端设备上的扬声器和麦克风之间的声音传播。例如，在甲和乙之间的通话过程中，乙的声音从甲的智能设备的扬声器播出后，也会被甲的智能设备上的麦克风所接收，并传送至乙的智能设备，导致乙听见从甲的智能设备传输过来的自己的声音，这对语音通话的质量构成了不利的影响。
[0003]一般地，可采用滤波方法消除回声中的线性部分，但是无法消除回声中的非线性部分。进一步地，也可以在滤波单元之后增加一个非线性后处理单元来减少回声中的非线性部分。这种方法在单讲（即，只有远端设备处的人员说话，而近端设备处的人不说话）的情况下可以较好地消除回声，但在双讲（即，远端设备处的人和近端设备处的人同时说话...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种消除回声信号的方法，包括：获取远端设备处的远端语音信号作为参考信号；采集近端设备处的麦克风信号，所述麦克风信号包括近端设备处的近端语音信号和与所述参考信号对应的回声信号；对所述麦克风信号进行滤波处理以获得第一滤波信号，所述第一滤波信号包括所述回声信号中的非线性分量和所述近端语音信号；将所述第一滤波信号和所述参考信号提供给神经网络语音模型以输出至少一个权重序列，其中所述神经网络语音模型是基于训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集至少包括第一滤波信号样本和参考信号样本；以及基于所述至少一个权重序列和所述第一滤波信号获得将被发送至所述远端设备的近端目标语音信号。2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述麦克风信号进行滤波处理以获得第一滤波信号包括：将所述近端语音信号、所述回声信号和所述参考信号提供给自适应滤波器，以输出所述第一滤波信号和第二滤波信号，所述第二滤波信号包括所述回声信号中的线性分量，其中所述方法包括：将所述第一滤波信号、所述参考信号和所述第二滤波信号一同提供给所述神经网络语音模型以输出所述至少一个权重序列。3.根据权利要求2所述的方法，其中将所述第一滤波信号、所述参考信号、和所述第二滤波信号一同提供给所述神经网络语音模型以输出所述至少一个权重序列包括：对所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号分别进行特征提取，获得所述一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号的频谱特征；对所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号的频谱特征进行拼接，获得拼接频谱特征；将所述拼接频谱特征提供给所述神经网络语音模型以获得所述至少一个权重序列。4.根据权利要求3所述的方法，其中对所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号分别进行特征提取，获得所述一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号的频谱特征包括：对所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号中的每一个进行分帧和加窗处理，获得分别与所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号对应的第一音频信号；对所述第一音频信号进行傅里叶变换获得第一频域信号；以及基于所述第一频域信号生成与所述第一滤波信号、所述第二滤波信号和所述参考信号对应的对数能量谱。5.根据权利要求3所述的方法，其中所述基于所述至少一个权重序列和所述第一滤波信号获得将被发送至所述远端设备的近端目标语音信号包括：对所述至少一个权重序列中的各个权重序列进行加权处理获得目标权重序列；计算所述目标权重序列和所述第一滤波信号的频谱信号的点积，获得所述近端目标语音信号的频谱信号。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述方法还包括：
对所述近端目标语音信号的频谱信号进行时频反变换以得到所述近端目标语音信号的时域信号；将所述近端目标语音信号的所述时域信号发送至所述远端设备。7.根据权利要求4所述的方法，其中所述训练样本集还包括近端语音信号样本和第二滤波信号样本，所述方法还包括：通...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴雯，夏咸军，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。