基于环境自适应的音频传输降噪方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种基于环境自适应的音频传输降噪方法，包括：从用户的运动轨迹数据中筛选出用户的多个常用地点，并获取每个常用地点的环境音频；获取用户的用户语音，根据用户语音对每个常用地点的环境音频进行噪声分离，得到每个常用地点的环境噪声；分别利用每个常用地点的环境噪声对预设的基础降噪模型进行训练，得到每个常用地点的标准降噪模型；当用户进行音频传输时，识别用户当前所在的常用地点，利用用户当前所在的常用地点对应的标准降噪模型对音频传输的过程进行降噪。本发明专利技术还提出一种基于环境自适应的音频传输降噪装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高语音降噪的效果。明可以提高语音降噪的效果。明可以提高语音降噪的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于环境自适应的音频传输降噪方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于环境自适应的音频传输降噪方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的快速发展，智能语音识别技术应用广泛，例如：智能手机、无线耳机、智能机器人、车载设备等电子设备或系统中，均需要采用智能语音识别技术准确识别用户输入的语音。但是，由于环境噪声和其他设备信号的干扰，输入语音中含有噪声，影响了语音识别的准确度。
[0003]现有的语音识别中降噪方法会去除场景中的全部噪声只保留人声，通常采用固定的模型（参数）结合短时信号特性，这个短时特性一般是若干帧级别，或者秒一级的信息。一般初始模型（参数）只有一组，降低了语音降噪的准确性和灵活性；另一方面短时特性描述的信息涉及的时长很短，针对不同场景的准确性存在统计特性不一致的风险，进而导致后续语音降噪的效果较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于环境自适应的音频传输降噪方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行语音降噪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于环境自适应的音频传输降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的运动轨迹数据，从所述运动轨迹数据中筛选出所述用户的多个途经地点，以及每个途经地点的停留时间；选取所述停留时间大于预设时长的途经地点为常用地点，并获取每个所述常用地点的环境音频；获取所述用户的用户语音，根据所述用户语音对每个所述常用地点的环境音频进行噪声分离，得到每个所述常用地点的环境噪声；分别利用每个所述常用地点的环境噪声对预设的基础降噪模型进行训练，得到每个所述常用地点的标准降噪模型；当所述用户进行音频传输时，识别所述用户当前所在的常用地点，利用所述用户当前所在的常用地点对应的标准降噪模型对音频传输的过程进行降噪。2.如权利要求1所述的基于环境自适应的音频传输降噪方法，其特征在于，所述从所述运动轨迹数据中筛选出所述用户的多个途经地点，以及每个途经地点的停留时间，包括：对所述运动轨迹数据进行命名实体识别，得到轨迹实体；对所述轨迹实体进行地点名称匹配，得到多个途经地点；将预设字符按照预设的时间表达形式编译为规则表达式；利用所述规则表达式提取所述运动轨迹数据中每个途经地点的停留时间。3.如权利要求1所述的基于环境自适应的音频传输降噪方法，其特征在于，所述根据所述用户语音对每个所述常用地点的环境音频进行噪声分离，得到每个所述常用地点的环境噪声，包括：逐个从所述常用地点的环境音频中选取其中一个环境音频为目标音频，对所述目标音频进行频域转换，得到环境频谱；对所述用户语音进行频域转换，得到用户频谱；利用预设滤波器将所述环境频谱与所述用户频谱相同的频谱进行滤波处理，得到第一噪声频谱；计算所述用户频谱的差分频谱，将所述差分频谱和所述环境频谱同时输入值预设示波器内，得到第二噪声频谱；计算所述第一噪声频谱和所述第二噪声频谱的均值，得到环境噪声。4.如权利要求3所述的基于环境自适应的音频传输降噪方法，其特征在于，所述对所述目标音频进行频域转换，得到环境频谱，包括：按照预设的时间间隔对所述目标音频进行切分，得到多个数据段；利用预设的加窗函数对每个所述数据段进行同步加窗处理，得多个加窗数据段；对每个所述加窗数据段进行并行傅里叶变换，得到每个加窗数据段对应的频域数据段；将每个所述加窗数据段对应的频域数据段进行拼接，得到所述目标音频的频域数据。5.如权利要求3所述的基于环境自适应的音频传输降噪方法，其特征在于，所述计算所述用户频谱的差分频谱，包括：将所述差分频谱映射至预构建的频谱坐标系中，得到频谱曲线；在所述频谱坐标系内对所述频谱曲线上所...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊孟生，庞海波，陶小勇，熊忠华，
申请(专利权)人：深圳市迪斯声学有限公司，
类型：发明
国别省市：