一种用于带噪语音信号的处理恢复方法和控制系统技术方案

本申请涉及一种用于带噪语音信号的处理恢复方法和控制系统。该方法包括获取带噪语音信号，进行STFT变换得到声谱图。基于声谱图，确定时频语音特征，用抑噪学习网络估计各个频点的掩蔽值。基于各个频点的掩蔽值和声谱图，确定抑噪后的频域语音信号，执行LPC处理，预测抑噪后的时域语音信号的线性部分和残差部分。对频域语音信号进行ISTFT变换，得到抑噪后的时域语音信号。基于抑噪后的时域语音信号、线性和残差部分，利用恢复学习网络来恢复出增强后的残差部分。将预测的线性部分和增强后的残差部分求和，来得到恢复后的语音信号。如此，能够在小型芯片上有效适配学习网络结合LPC技术，实现对多变噪声环境下带噪语音信号的高效迅速的降噪和修复处理。速的降噪和修复处理。速的降噪和修复处理。

【技术实现步骤摘要】
一种用于带噪语音信号的处理恢复方法和控制系统


[0001]本申请涉及无线通信领域，更具体地，涉及一种用于无线通信中带噪语音信号的处理恢复方法和控制系统。

技术介绍

[0002]随着物联网的发展，除了手机以外，人们频繁且广泛地使用各种小型化便携式智能设备，例如智能眼镜、无线蓝牙耳机、无线蓝牙音箱等，在各种多变的噪声背景下，例如地铁、商圈人群、赛场、户外场地等，来执行语音通话功能。与手机不同之处在于，这些小型化便携式智能设备通常对成本和尺寸有严格的要求，配备的芯片也比较小，存储空间和算力有限，也称为“边缘计算”。
[0003]目前虽然采用了一些语音通信降噪技术，但通常在频域对噪声能量高的频率分量进行强度抑制，往往会在大噪声情况下损失语音清晰度，使得降噪后的语音质量很差，不可避免地会损伤语音，影响用户听音体验。此外，这些语音通话降噪技术受限于小型化便携式智能设备的芯片配置，算法通常较为粗糙，或者计算缓慢导致听音滞后，不能满足人们对高语音质量和实时性的需求。

技术实现思路

[0004]提供了本申请以解决现有技术中存在的上述缺陷。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于带噪语音信号的处理恢复方法，其特征在于，包括：获取要处理的带噪语音信号；对所述带噪语音信号进行STFT变换，以得到声谱图；基于所述声谱图，确定时频语音特征；基于所述时频语音特征，利用抑噪学习网络来估计各个频点的掩蔽值，作为各个频点的抑噪量；基于各个频点的掩蔽值和声谱图，确定抑噪后的频域语音信号；基于所述频域语音信号，计算功率谱密度；基于所述功率谱密度，通过执行LPC处理，来预测抑噪后的时域语音信号的线性部分和残差部分；对所述频域语音信号进行ISTFT变换，以得到抑噪后的时域语音信号；基于所述抑噪后的时域语音信号、所述线性部分和残差部分，利用恢复学习网络来恢复出增强后的残差部分；将预测的线性部分和增强后的残差部分求和，来得到恢复后的语音信号，使其语音清晰度高于预定阈值。2.根据权利要求1所述的处理恢复方法，其特征在于，所述语音特征包括MFCC特征。3.根据权利要求1所述的处理恢复方法，其特征在于，所述抑噪学习网络为LSTM神经网络，而所述恢复学习网络为GRU神经网络。4.根据权利要求1所述的处理恢复方法，其特征在于，基于所述时频语音特征，利用抑噪学习网络来估计各个频点的掩蔽值具体包括：先将语音特征馈送到第一组全连接层进行降维处理，再馈送到所述抑噪学习网络。5.根据权利要求1或4所述的处理恢复方法，其特征在于，基于所述时频语音特征，利用抑噪学习网络来估计各个频点的掩蔽值具体还包括：基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李倩，
申请(专利权)人：恒玄科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：