本申请实施例公开了一种语音降噪方法、装置、设备及存储介质，属于多媒体数据处理技术领域。所述方法包括：获取第一语音信号，该第一语音信号包括多个频点信号。基于该多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子。基于该平滑因子，通过递归平均算法对第一语音信号进行噪声估计，得到第一语音信号的噪声估计值，该噪声估计值指示第一语音信号中噪声信号的功率。基于噪声估计值对第一语音信号进行降噪处理。本申请实施例根据不同语音信号自身特点自适应确定平滑因子，以提高噪声估计的准确性，使得最终在基于噪声估计值对第一语音信号进行降噪处理时，能得到纯净的语音信号。净的语音信号。净的语音信号。
【技术实现步骤摘要】
语音降噪方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请实施例涉及多媒体数据处理
，特别涉及一种语音降噪方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]语音是人们日常生活中最为重要也最为普遍的交流媒介，随着手机等移动互联网终端的广泛应用，人与人之间可以更方便的通过终端来进行语音交流。不过，这些终端在采集语音时通常需要暴露在外界环境中，外界环境中的噪声信号也会被终端采集到，进而导致采集到的语音因受到噪声的干扰而出现不清晰的情况。因此，需要一种语音降噪方法，能够对终端采集的语音进行降噪处理，使得最终处理后的语音信号无噪声干扰。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种语音降噪方法、装置、设备及存储介质，可以解决相关技术的语音不清晰的问题。所述技术方案如下：
[0004]一方面，提供了一种语音降噪方法，所述方法包括：
[0005]获取第一语音信号，所述第一语音信号包括多个频点信号；
[0006]基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子；
[0007]基于所述平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进行噪声估计，得到所述第一语音信号的噪声估计值，所述噪声估计值指示所述第一语音信号中噪声信号的功率；
[0008]基于所述噪声估计值对所述第一语音信号进行降噪处理。
[0009]可选地，所述基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子，包括：
[0010]基于每个频点信号的信号功率，确定每个频点信号的激活函数值，所述激活函数值位于目标数值区间内；
[0011]基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，确定所述平滑因子。
[0012]可选地，所述基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，确定所述平滑因子，包括：
[0013]基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，通过第一公式确定所述平滑因子，所述第一公式为：
[0014][0015]其中，所述为所述平滑因子，所述α
d
为固定数值，所述为各个频点信号的激活函数值中的最小值。
[0016]可选地，所述基于所述平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进
行噪声估计，得到所述第一语音信号的噪声估计值，包括：
[0017]基于所述平滑因子对所述第一语音信号进行平滑处理，得到所述第一语音信号的语音存在性概率，所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中有效语音信号存在的概率；
[0018]基于所述语音存在性概率确定所述第一语音信号的初始噪声估计值；
[0019]在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中存在有效语音信号时，根据第一补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；
[0020]在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中不存在有效语音信号时，根据第二补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；
[0021]其中，所述第一补偿因子小于所述第二补偿因子。
[0022]可选地，所述基于所述平滑因子对所述第一语音信号进行平滑处理，得到所述第一语音信号的语音存在性概率，包括：
[0023]对所述第一语音信号进行第一次平滑处理，得到所述第一语音信号的平滑功率谱；
[0024]通过目标搜索窗个数，对所述平滑功率谱进行搜索，以确定所述平滑功率谱中的最小值，所述目标搜索窗个数小于参考数值；
[0025]基于所述平滑功率谱中的最小值，确定所述第一语音信号的语音存在性概率。
[0026]可选地，所述基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子之前，所述方法还包括：
[0027]获取第二语音信号，所述第二语音信号为所述第一语音信号的上一帧语音信号；
[0028]确定所述第一语音信号和所述第二语音信号之间的平均功率变化量；
[0029]如果所述平均功率变化量超过变化量阈值，则执行基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子的操作。
[0030]可选地，所述方法还包括：
[0031]如果所述平均功率变化量未超过所述变化量阈值，则基于参考平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进行噪声估计，确定所述第一语音信号的噪声估计值。
[0032]另一方面，提供了一种语音降噪装置，所述装置包括：
[0033]第一获取模块，用于获取第一语音信号，所述第一语音信号包括多个频点信号；
[0034]第一确定模块，用于基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子；
[0035]噪声估计模块，用于基于所述平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进行噪声估计，得到所述第一语音信号的噪声估计值，所述噪声估计值指示所述第一语音信号中噪声信号的功率；
[0036]处理模块，用于基于所述噪声估计值对所述第一语音信号进行降噪处理。
[0037]可选地，所述第一确定模块，包括：
[0038]第一确定子模块，用于基于每个频点信号的信号功率，确定每个频点信号的激活函数值，所述激活函数值位于目标数值区间内；
[0039]第二确定子模块，用于基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，确
定所述平滑因子。
[0040]可选地，所述第二确定子模块，用于：
[0041]基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，通过第一公式确定所述平滑因子，所述第一公式为：
[0042][0043]其中，所述为所述平滑因子，所述α
d
为固定数值，所述为各个频点信号的激活函数值中的最小值。
[0044]可选地，所述噪声估计模块，包括：
[0045]处理子模块，用于基于所述平滑因子对所述第一语音信号进行平滑处理，得到所述第一语音信号的语音存在性概率，所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中有效语音信号存在的概率；
[0046]第三确定子模块，用于基于所述语音存在性概率确定所述第一语音信号的初始噪声估计值；
[0047]偏差补偿子模块，用于在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中存在有效语音信号时，根据第一补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中不存在有效语音信号时，根据第二补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；
[0048]其中，所述第一补偿因子小于所述第二补偿因子。
[0049]可选地，所述处理子模块，用于：
[0050]对所述第一语音信号进行第一次平滑处理，得到所述第一语音信号的平滑功率谱；
[0051]通过目标搜索窗个数，对所述平滑功率谱进行搜索，以确定所述平滑功率谱中的最小值，所述目标搜索窗个数小于参考数值；
[0052]基本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种语音降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一语音信号，所述第一语音信号包括多个频点信号；基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子；基于所述平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进行噪声估计，得到所述第一语音信号的噪声估计值，所述噪声估计值指示所述第一语音信号中噪声信号的功率；基于所述噪声估计值对所述第一语音信号进行降噪处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个频点信号中每个频点信号的信号功率，确定递归平均算法中的平滑因子，包括：基于每个频点信号的信号功率，确定每个频点信号的激活函数值，所述激活函数值位于目标数值区间内；基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，确定所述平滑因子。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，确定所述平滑因子，包括：基于所述多个频点信号中每个频点信号的激活函数值，通过第一公式确定所述平滑因子，所述第一公式为：其中，所述为所述平滑因子，所述α
d
为固定数值，所述为各个频点信号的激活函数值中的最小值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平滑因子，通过所述递归平均算法对所述第一语音信号进行噪声估计，得到所述第一语音信号的噪声估计值，包括：基于所述平滑因子对所述第一语音信号进行平滑处理，得到所述第一语音信号的语音存在性概率，所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中有效语音信号存在的概率；基于所述语音存在性概率确定所述第一语音信号的初始噪声估计值；在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中存在有效语音信号时，根据第一补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；在所述语音存在性概率指示所述第一语音信号中不存在有效语音信号时，根据第二补偿因子对所述初始噪声估计值进行偏差补偿，得到所述噪声估计值；其中，所述第一补偿因子小于所述第二补偿因子。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述平滑因子对所述第一语音信号进行平滑处理，得到所述第一语音信号...
【专利技术属性】
技术研发人员：王倩，沈洋，来杏杏，
申请(专利权)人：北京梧桐车联科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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