多通道噪音抑制方法和设备技术

本发明专利技术的实施例提供了多通道噪音抑制方法、装置和设备。所述方法包括获取音频信号，所述音频信号包括人声信号和噪声信号；对所述音频信号进行人声特征提取，得到目标人声信号；对所述目标人声信号进行预处理，将预处理后的信号进行小波变换，得到每一帧受噪声影响最大的小波系数；对所述目标人声信号进行滤波，滤除受噪声影响最大的小波系数；对滤波后的目标人声信号进行重构，得到降噪的音频数据。以此方式，可以有效地减少音频中不同类型的噪声，尽可能地保留原始音频的信号信息，并且在去除噪声的同时能够保持语音的清晰度和自然度。噪声的同时能够保持语音的清晰度和自然度。噪声的同时能够保持语音的清晰度和自然度。

【技术实现步骤摘要】
多通道噪音抑制方法和设备


[0001]本专利技术一般涉及数字音频信号处理领域，并且更具体地，涉及多通道噪音抑制方法和设备。

技术介绍

[0002]视频门禁对讲机就是安装在门禁系统上，能够进行视频通话的对讲机。在对讲过程中，由于对讲机外部环境复杂，麦克风在收集人声的同时，往往还会收集到噪声，使对讲中的音频信号质量不高，从而需要进一步进行音频降噪处理。
[0003]现有的音频降噪技术中，基于频域滤波，小波变换和麦克风阵列的方法成为了主流方案。然而，这些方法也存在着一些缺点，限制了它们的应用范围和效果。例如，频域滤波容易导致原始语音信号失真和相关性丢失；小波变换需要复杂的超参数选择和滤波器设计，可能会产生计算复杂度高和信息损失等问题；基于麦克风阵列的方法则需要高昂的硬件成本和复杂的系统架构等。

技术实现思路

[0004]根据本专利技术的实施例，提供了一种多通道噪音抑制方案。本方案可以有效地减少音频中不同类型的噪声，尽可能地保留原始音频的信号信息，并且在去除噪声的同时能够保持语音的清晰度和自然度。
[0005]在本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多通道噪音抑制方法，其特征在于，包括：获取音频信号，所述音频信号包括人声信号和噪声信号；对所述音频信号进行人声特征提取，得到目标人声信号；对所述目标人声信号进行预处理，将预处理后的信号进行小波变换，得到每一帧受噪声影响最大的小波系数；对所述目标人声信号进行滤波，滤除受噪声影响最大的小波系数；对滤波后的目标人声信号进行重构，得到降噪的音频数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述音频信号进行人声特征提取，得到目标人声信号，包括：将所述音频信号转换为时域数据；对所述时域数据进行频域分析，得到声音频谱数据；对所述声音频谱数据进行滤波，得到目标人声信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述声音频谱数据进行滤波，得到目标人声信号，包括：对于所述声音频谱数据进行傅里叶变换，得到频率域上的复数谱；计算所述复数谱的幅度信息；将幅度谱转化为对数刻度下的梅尔频谱；将所述梅尔频谱作用于一组梅尔滤波器，得到人声音频数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人声信号进行预处理，将预处理后的信号进行小波变换，得到不同尺度下的小波系数，包括：将所述目标人声信号进行分帧和加窗处理；对加窗后的目标人声信号进行信号特点判断；所述信号特点包括平稳性、可导性和突变性；对每一帧信号进行小波变换，得到每个子带的小波系数；根据所述信号的平稳性、可导性和突变性特点，计算出每一帧受噪声影响最大的小波系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人声信号进行信号特点判断，包括：平稳性判断：将加窗后的目标人声信号进行功率频谱密度计算，若功率频谱密度的自相关函数在整个时间范围内保持不变，则信号为平稳信号；若功率频谱密度的自相关函数存在周期性变化或变化趋势，则信号为非平稳信号；可导性判断：将加窗后的目标人声信号转为数学函数表达式，对所述数学函数表达式求导，若存在导数，则信号为可导信号，若在所述数学函数表达式中的每个时间点都存在导数，则信号为连续可导信号；若不存在导数，则信号为不可导信号；突变性判断：将加窗后的目标人声信号进行帧化，将每一帧看作一个局部信号，对每一帧信号进行傅里叶变换得到对应的频谱，计算频谱的相位并根据相位计算相邻两帧之间的频率变化

【专利技术属性】
技术研发人员：葛志远，范忠柳，娄虹，张宇，
申请(专利权)人：沈阳卡得智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：