语音降噪方法、电子设备和存储介质技术

本发明专利技术公开一种语音降噪方法、电子设备和存储介质。在该方法中，获取原始语音数据；预测所述原始语音数据所对应的纯净语音数据；比较所述原始语音数据和所述纯净语音数据，以确定噪声特征参数；确定与所述噪声特征参数相匹配的降噪策略；基于所述降噪策略，对所述原始语音数据进行降噪处理。由此，能够依据原始语音数据的噪声特点有针对性地实施降噪处理，实现较佳的降噪效果。较佳的降噪效果。较佳的降噪效果。

【技术实现步骤摘要】
语音降噪方法、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术属于语音处理
，尤其涉及一种语音降噪方法、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着语音技术的不断发展，各种语音交互设备已经融入到了人们生活中的各个方面。其中，无线领夹麦以便捷的语音交互特点，受到了众多用户的青睐，尤其是在户外节目录制场景和户外直播场景下的应用尤为广泛。
[0003]目前，市面上的无线领夹麦的近场拾音降噪基本是通过芯片内部的传统降噪算法实现，且音量无法实现动态调整。通过传统滤波函数，对领夹麦拾取到的原始音频进行粗加工，送给录音终端，降噪表现在各场景下都一样，无法满足领夹麦复杂的使用环境，导致在户外场景下的降噪性能较差。
[0004]针对上述问题，目前业界暂时并未提供较佳的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种语音降噪方法、电子设备和存储介质，用于至少解决上述技术问题之一。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种语音降噪方法，包括：获取原始语音数据；预测所述原始语音数据所对应的纯净语音数据；比较所述原始语音数据和所述纯净语音数据，以确定噪声特征参数；确定与所述噪声特征参数相匹配的降噪策略；基于所述降噪策略，对所述原始语音数据进行降噪处理。
[0007]第二方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。
[0008]第三方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有一个或多个包括执行指令的程序，所述执行指令能够被电子设备(包括但不限于计算机，服务器，或者网络设备等)读取并执行，以用于执行本专利技术上述方法的步骤。
[0009]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述方法的步骤。
[0010]本专利技术实施例的有益效果在于：
[0011]针对原始语音数据，通过预测算法输出相应的纯净语音数据，基于语音对比以确定噪声特征参数，以较佳地解析出原始语音数据的噪声特点。进而，根据噪声特征参数确定相匹配的降噪策略，由此能够依据原始语音数据的噪声特点有针对性地实施降噪处理，实现较佳的降噪效果。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1示出了根据本专利技术实施例的语音降噪方法的一示例的流程图；
[0014]图2示出了根据本专利技术实施例的对VDCNN进行训练的一示例的流程图；
[0015]图3示出了根据本专利技术实施例的VDCNN的训练原理示意图；
[0016]图4示出了根据本专利技术实施例的语音降噪方法的一示例的流程图；
[0017]图5A示出了现有技术中的无线领夹麦的降噪性能效果的仿真示意图；
[0018]图5B示出了根据本专利技术实施例的语音降噪方法进行改进的无线领夹麦的降噪性能效果的仿真示意图；
[0019]图6A示出了现有技术中的无线领夹麦的拾音音量效果的仿真示意图；
[0020]图6B示出了根据本专利技术实施例的语音降噪方法进行改进的无线领夹麦的拾音音量调整效果的仿真示意图；
[0021]图7为本专利技术的电子设备的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0024]本专利技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本专利技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
[0025]在本专利技术中，“模块”、“系统”等等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。详细地说，例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地系统、分布式系统中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它系统交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。
[0026]最后，还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的
要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0027]图1示出了根据本专利技术实施例的语音降噪方法的一示例的流程图。关于本专利技术实施例方法的实施主体，其可以是具有语音采集功能和处理能力的终端(例如，手机、智能音箱等)，在此应不加限制。在一些业务场景中，本专利技术实施例方法可应用于无线领夹麦，实现对所采集的语音数据进行实时降噪处理。在应用产品的形态上，可以是集成在硬件产品的芯片上；另外，还可以是通过手机APP或者电脑软件来实现，以进行对无线麦的音频降噪功能，由于语音算法不跑在产品芯片上，功耗、硬件资源要求都更小，但降噪必须结合软件实现，会增加用户的学习和使用成本。
[0028]如图1所示，在步骤110中，获取原始语音数据。其中，基于音频采集器对周围的音频进行采集，以确定原始语音数据。
[0029]在步骤120中，预测原始语音数据所对应的纯净语音数据。这里，可以使用预设的预测算法来确定与原始语音数据相应的纯净语音数据。
[0030]在步骤130中，比较原始语音数据和纯净语音数据，以确定噪声特征参数。具体地，将原始语音数据与纯净语音数据进行对比，基于差异信息而得到噪声特征参数，例如，可以依据差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音降噪方法，包括：获取原始语音数据；预测所述原始语音数据所对应的纯净语音数据；比较所述原始语音数据和所述纯净语音数据，以确定噪声特征参数；确定与所述噪声特征参数相匹配的降噪策略；基于所述降噪策略，对所述原始语音数据进行降噪处理。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测所述原始语音数据所对应的纯净语音数据，包括：基于极深卷积神经网络，预测所述原始语音数据所对应的纯净语音数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定与所述噪声特征参数相匹配的降噪策略，包括：确定所述纯净语音数据所对应的人声特征参数；基于所述人声特征参数和所述噪声特征参数，确定降噪策略。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定与所述噪声特征参数相匹配的降噪策略，包括：确定所述噪声特征参数所对应的噪声等级；确定具有与所述噪声等级相对应的降噪深度的降噪策略。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述人声特征参数包括人声频谱特征信息，以及所述噪声特征参数包括噪声频谱特征信息。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李诚，张华兵，梅剑雄，董芳芳，
申请(专利权)人：思必驰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：