啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备，所述啸叫抑制方法包括：对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据；将所述音频分析数据输入至训练后的机器学习模型进行机器啸叫抑制，以得到初始抑制音频数据；对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果；根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据。本发明专利技术的啸叫抑制方法提高了啸叫抑制效果和准确性，并提高了抑制效率。率。率。

Howling suppression method, device, chip and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备


[0001]本专利技术涉及声音处理
，尤其涉及一种啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备。

技术介绍

[0002]在扩声系统中，音频信号由扬声器扩大放出，被麦克风采集到，形成闭环的反馈系统。当系统的闭环增益大于等于1，且满足相位是2π的整数倍时，会产生啸叫。随着移动终端技术的发展，线上多人会议、游戏团战等场景越来越普及，啸叫会严重影响语音质量，同时过大的系统增益可能会损坏器件。因此，啸叫抑制在扩声系统中十分重要。
[0003]针对啸叫抑制技术的研究已有较长历史，主要是通过破坏啸叫产生的幅值和相位条件，传统的抑制方法包括陷波法、移频法、自适应声反馈抑制法等。其中，移频法直接改变输入信号的频率成分以破坏啸叫产生的条件，但同时也会对正常语音造成损伤。自适应声反馈抑制法通过滤波器来估计声反馈路径，但受声场环境、信号有色性等影响，对滤波器长度、收敛性能都有较高要求，且在移动终端通信下，无法同时获取参考信号和期望信号。陷波法应用最广，需要先进行啸叫检测，再进行陷波处理，实际场景下产生的啸叫往往具有多频、宽带等特点，对检测的准确率和陷波器设计要求都较高，容易造成残留或语音失真。
[0004]近年来，机器学习技术的发展迅猛，并在语音增强、语音识别等领域取得了可观的成果，业界已有芯片平台和移动终端搭载机器学习语音处理方案。基于机器学习的啸叫抑制技术研究尚处于发展阶段，已有的方案往往是通过机器学习模型来标记啸叫点，实现啸叫检测，进一步地再通过陷波法等传统方法抑制，这种方法用机器学习技术代替了传统的啸叫检测方法，提高了啸叫检测的准确性，但抑制的效果仍然依赖于后续抑制方法的设计，导致啸叫抑制效果无法达到要求。
[0005]因此，有必要提供一种新型的啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备以解决现有技术中存在的上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种啸叫抑制方法、装置、芯片及电子设备，提高了啸叫抑制效果和准确性，并提高了抑制效率。
[0007]第一方面，为实现上述目的，本专利技术的所述的一种啸叫抑制方法，所述方法包括：
[0008]对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据；
[0009]将所述音频分析数据输入至训练后的机器学习模型进行机器啸叫抑制，以得到初始抑制音频数据；
[0010]对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果；
[0011]根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据。
[0012]本专利技术所述啸叫抑制方法的有益效果在于：通过对输入的音频信号进行预处理以
得到音频分析数据，之后通过训练后的机器学习模型进行机器啸叫处理，从而实现对多频、宽带、变化的啸叫频点的快速处理，提高了啸叫处理效率，也避免了陷波器抑制或其他啸叫抑制方法的限制，能够对音频信号实现实时抑制啸叫，同时对机器学习模型处理后的初始抑制音频数据进行啸叫残留检测，以便于根据啸叫残留检测结果进一步抑制潜在的啸叫频点，有效减小了啸叫残留，提高啸叫抑制效果。
[0013]可选的，所述对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果，包括：
[0014]计算所述初始抑制音频数据和所述音频分析数据的信号抑制比；
[0015]在确定所述信号抑制比低于第一阈值后，计算所述初始抑制音频数据中频点的峰值临近功率比值；
[0016]在确定所述初始抑制音频数据中所述频点的峰值临近功率比值大于第二阈值后，确定所述频点为啸叫残留点，并确定所述初始抑制音频数据中存在啸叫残留。
[0017]可选的，所述频点的峰值临近功率比值为所述频点的峰值功率与第m个相邻频率功率的比值，m为整数。
[0018]可选的，m的绝对值大于2，且m的绝对值不超过预设阈值。其有益效果在于：便于宽带的啸叫残留被检测到。
[0019]可选的，所述根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据，包括：
[0020]将所述初始抑制音频数据中确定为啸叫残留点的所述频点作为目标抑制频点；
[0021]获取所述目标抑制频点的抑制系数，根据所述抑制系数对所述初始抑制音频数据中的目标抑制频点进行抑制，以得到所述目标抑制音频数据。
[0022]可选的，所述抑制系数为信号抑制比或者所述峰值临近功率比值。
[0023]可选的，对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果，还包括：
[0024]在确定所述信号抑制比大于或等于所述第一阈值后，确定所述初始抑制音频数据中不存在啸叫残留；
[0025]所述根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据，包括：
[0026]在确定所述初始抑制音频数据中不存在啸叫残留后，将所述初始抑制音频数据作为所述目标抑制音频数据。
[0027]可选的，所述方法还包括在确定所述初始抑制音频数据中所述频点的峰值临近功率比值小于或等于第二阈值后，确定所述初始抑制音频数据中没有啸叫残留，将所述初始抑制音频数据作为所述目标抑制音频数据。
[0028]可选的，所述对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据，包括：
[0029]对所述音频信号进行时域分析或者频域分析，以得到时域特征或者频域特征，将所述时域特征或者所述频域特征的所述音频信号作为所述音频分析数据。
[0030]可选的，在对所述音频信号进行时域分析或者频域分析之前，所述方法还包括：
[0031]按照所述音频信号的的频域高低，对所述音频信号进行子带划分。其有益效果在于：减小后续机器学习模型的计算量。
[0032]第二方面，本专利技术还提供了一种啸叫抑制装置，包括：
[0033]预处理模块，用于对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据；
[0034]机器学习模型处理模块，用于将所述音频分析数据输入至训练后机器学习模型进行机器啸叫抑制，以得到初始抑制音频数据；
[0035]啸叫残留检测模块，用于对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果；
[0036]残留抑制模块，用于根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据。
[0037]本专利技术所述啸叫抑制装置的有益效果在于：通过预处理模块对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据，之后机器学习模型处理模块通过训练后的机器学习模型进行机器啸叫处理，从而实现对多频、宽带、变化的啸叫频点的快速处理，提高了啸叫处理效率，也避免了陷波器抑制或其他啸叫抑制方法的限制，同时啸叫残留检测模块对机器学习模型处理后的初始抑制音频数据进行啸叫残留检测，以便于残留抑制模块根据啸叫残留检测结果进一步抑制潜在的啸叫频点，有效减小了啸叫残留，提高啸叫抑制效果。
[0038]可选的，所述啸叫残留检测模块还用于：
[0039]计算所述初始抑制音频数据和所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种啸叫抑制方法，其特征在于，所述方法包括：对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据；将所述音频分析数据输入至训练后的机器学习模型进行机器啸叫抑制，以得到初始抑制音频数据；对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果；根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据。2.根据权利要求1所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果，包括：计算所述初始抑制音频数据和所述音频分析数据的信号抑制比；在确定所述信号抑制比低于第一阈值后，计算所述初始抑制音频数据中频点的峰值临近功率比值；在确定所述初始抑制音频数据中所述频点的峰值临近功率比值大于第二阈值后，确定所述频点为啸叫残留点，并确定所述初始抑制音频数据中存在啸叫残留。3.根据权利要求2所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述频点的峰值临近功率比值为所述频点的峰值功率与第m个相邻频率功率的比值，m为整数。4.根据权利要求3所述的啸叫抑制方法，其特征在于，m的绝对值大于2，且m的绝对值不超过预设阈值。5.根据权利要求2所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据，包括：将所述初始抑制音频数据中确定为啸叫残留点的所述频点作为目标抑制频点；获取所述目标抑制频点的抑制系数，根据所述抑制系数对所述初始抑制音频数据中的目标抑制频点进行抑制，以得到所述目标抑制音频数据。6.根据权利要求5所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述抑制系数为信号抑制比或者所述峰值临近功率比值。7.根据权利要求2所述的啸叫抑制方法，其特征在于，对所述初始抑制音频数据进行啸叫残留检测以得到啸叫残留检测结果，还包括：在确定所述信号抑制比大于或等于所述第一阈值后，确定所述初始抑制音频数据中不存在啸叫残留；所述根据所述啸叫残留检测结果，对所述初始抑制音频数据进行处理以得到目标抑制音频数据，包括：在确定所述初始抑制音频数据中不存在啸叫残留后，将所述初始抑制音频数据作为所述目标抑制音频数据。8.根据权利要求2所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述方法还包括在确定所述初始抑制音频数据中所述频点的峰值临近功率比值小于或等于第二阈值后，确定所述初始抑制音频数据中没有啸叫残留，将所述初始抑制音频数据作为所述目标抑制音频数据。9.根据权利要求1至8任一项所述的啸叫抑制方法，其特征在于，所述对输入的音频信号进行预处理以得到音频分析数据，包括：对所述音频信号进行时域分析或者频域分析，...

【专利技术属性】
技术研发人员：金梦，董斐，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：