【技术实现步骤摘要】
本申请涉及音频数据处理技术，更为具体地，涉及风噪处理技术。
技术介绍
1、伴随科技发展，小型、轻量级的电子设备已非常普及，比如智能眼镜、智能手表、智能耳机等。这些设备可采集语音，协助用户进行实时语音通信。由于用户语音通信的场景很难被限制在特定空间内，不可避免地受到诸如风噪等周围环境的干扰，有必要对此做出改进。
技术实现思路
1、根据本申请的一些实施例提供风噪处理方法，以在语音噪音处理方面提出至少一方面的改进。所述方法可包括：由可穿戴设备的语音拾取装置采集噪声样本；响应于所述可穿戴设备被唤醒，由所述噪声样本确定风噪强度，并从预设降噪策略中选择与所确定的风噪强度相应的降噪策略；以及根据所选择的降噪策略处理所述语音拾取装置采集的音频。
2、可选地，所述的风噪处理方法，由所述噪声样本确定风噪强度是根据所述语音拾取装置在所述可穿戴设备未被唤醒时采集的噪声样本确定风噪强度。
3、可选地，所述的风噪处理方法，还包括按照预设时长更新所述噪声样本；或者，按照位置变换更新所述噪声样本。
4、可选地，所述的风噪处理方法，从预设降噪策略中选择与所确定的风噪强度相应的降噪策略进一步包括：响应于所确定的风噪强度位于第一强度范围，选择预设降噪策略中的第一降噪策略；和/或，响应于所确定的风噪强度位于第二强度范围，选择预设降噪策略中的第二降噪策略；和/或，响应于所确定的风噪强度位于第三强度范围，选择预设降噪策略中的第三降噪策略；其中，第一强度范围中的风噪强度小于第二强度范围中的风
5、可选地，所述的风噪处理方法，所述第一降噪策略可包括不对风噪进行处理和/或采用语音增强模型；所述第二降噪策略包括采用谱减法模型、维纳滤波模型、自适应滤波降噪模型中的任意一种；所述第三降噪策略包括采用神经网络降噪模型。
6、可选地，所述的风噪处理方法，在以第二降噪策略对音频进行降噪处理时，所述方法进一步包括：所述第二降噪策略根据所述噪声样本对所述音频进行处理，其中，第二降噪策略例如为自适应滤波降噪模型。
7、可选地，所述的风噪处理方法，还包括在由所述噪声样本确定风噪强度之前，检测所述噪声样本中是否包括语音信号；在所述噪声样本包括语音信号的情况下，从所述噪声样本中去除包括语音信号的音频片段。
8、可选地，所述的风噪处理方法，所述方法由所述可穿戴设备执行；或，所述方法由包括所述可穿戴电子设备和与其通信连接的电子设备的系统执行，其中，所述预设降噪策略设置在所述电子设备中。
9、根据本申请又一方面的实施例，还提供可穿戴设备。该可穿戴设备包括：一个或多个语音拾取装置；处理器，其与所述语音装置连接，且配置为执行以上所述方法中的任意一种。可选地，在所述可穿戴设备包括多个语音拾取装置的情况下，其中至少一个语音拾取装置是副语音拾取装置，所述噪声样本由所述副语音拾取装置采集。
10、根据本申请的另一些实施例，还提供可穿戴设备，其包括：一个或多个语音拾取装置；处理器，配置为根据所述语音拾取装置采集的噪声样本，在所述可穿戴设备被唤醒时确定风噪强度，并基于所述风噪强度生成信号；收发器，配置为向与所述可穿戴设备通信连接的电子设备发送所述信号，所述信号用于指示所述电子设备执行与所述风噪强度相应的预设降噪策略。
11、可选地，所述的可穿戴设备中，所述处理器配置为根据所述语音拾取装置在所述可穿戴设备未被唤醒时采集的噪声样本确定风噪强度。
12、可选地，所述的可穿戴设备中，所述处理器还配置为按照预设时长更新所述噪声样本；或者按照位置变换更新所述噪声样本。
13、可选地，所述的可穿戴设备中，所述处理器还配置为在根据所述噪声样本确定所述风噪强度之前，检测所述噪声样本中是否包括语音信号以及在所述噪声样本包括语音信号的情况下，从所述噪声样本中去除包括语音信号的音频片段。
14、可选地，所述的可穿戴设备中，所述处理器配置为基于所述风噪强度生成信号，进一步包括：所述处理器基于所述风噪强度，选择与其相应的预设降噪策略并生成表示所选择的预设降噪策略的信号，其中，所述可穿戴设备配置有所述预设降噪策略与风噪强度的相应关系。
15、本申请还提供电子设备的实施例，该电子设备可包括收发器，配置为接收由上文描述的可穿戴设备发送的信号；存储器，配置为存储预设降噪策略及所述预设降噪策略采用的模型；以及处理器，配置为根据所接收的信号执行与所述风噪强度相应的预设降噪策略。
16、可选地，所述的电子设备中，所述处理器配置为：响应于所述信号，以第一降噪策略处理音频；和/或，响应于所述信号，以第二降噪策略处理音频；和/或，响应于所述信号，以第三降噪策略处理音频；其中，所述第一降噪策略包括不对风噪进行处理和/或采用语音增强模型处理音频；所述第二降噪策略包括采用谱减法模型、维纳滤波模型、自适应滤波降噪模型中的任意一种；所述第三降噪策略包括采用神经网络降噪模型。
17、本申请还提供风噪处理系统的实施例，其包括以上任意一种可穿戴设备和任意一种电子设备。
18、还提供非暂存性存储介质，其存储指令，所述指令在被执行时实现所述的风噪处理方法中的任意一种。
19、以上各示例中，所提到的可穿戴设备可以是智能眼镜、智能手表等任意一种可佩戴电子终端；所提到的电子设备可以是能与可穿戴设备通信的手机、平板等终端，也可以是通过终端与可穿戴设备间接通信的云端服务器。
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1.一种风噪处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述噪声样本确定风噪强度是根据所述语音拾取装置在所述可穿戴设备未被唤醒时采集的噪声样本确定风噪强度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设降噪策略中选择与所确定的风噪强度相应的降噪策略，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，所述第一降噪策略包括不处理风噪和/或采用语音增强模型；所述第二降噪策略包括采用谱减法模型、维纳滤波模型、自适应滤波降噪模型中的任意一种；所述第三降噪策略包括采用神经网络降噪模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1到6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法由所述可穿戴设备执行；或，所述方法由包括所述可穿戴设备和与其通信连接的电子设备的系统执行，其中，所述预设降噪策略设置在所述电子设备中。
8.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
9.根据权
10.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
11.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其特征在于，所述处理器基于所述风噪强度生成信号，包括：
12.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其特征在于，所述处理器配置为根据所述语音拾取装置在所述可穿戴设备未被唤醒时采集的噪声样本确定风噪强度。
13.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其特征在于，所述处理器还配置为按照预设时长更新所述噪声样本；或者，按照位置变换更新所述噪声样本。
14.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其特征在于，所述处理器还配置为在根据所述噪声样本确定所述风噪强度之前，检测所述噪声样本中是否包括语音信号，以及在所述噪声样本包括语音信号的情况下，从所述噪声样本中去除包括语音信号的音频片段。
15.根据权利要求10到14中任意一项所述的可穿戴设备，其特征在于，在所述可穿戴设备包括多个语音拾取装置的情况下，其中至少一个语音拾取装置为副语音拾取装置，所述处理器配置为根据所述副语音拾取装置采集的噪声样本确定风噪强度。
16.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
17.根据权利要求16所述的电子设备，其特征在于，所述处理器配置为：
18.一种风噪处理系统，其包括根据权利要求10到15中任意一项所述的可穿戴设备和根据权利要求16或17所述的电子设备。
19.一种非暂存性存储介质，其存储指令，所述指令在被执行时实现根据权利要求1到6中任意一项所述的风噪处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风噪处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述噪声样本确定风噪强度是根据所述语音拾取装置在所述可穿戴设备未被唤醒时采集的噪声样本确定风噪强度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设降噪策略中选择与所确定的风噪强度相应的降噪策略，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，所述第一降噪策略包括不处理风噪和/或采用语音增强模型；所述第二降噪策略包括采用谱减法模型、维纳滤波模型、自适应滤波降噪模型中的任意一种；所述第三降噪策略包括采用神经网络降噪模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1到6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法由所述可穿戴设备执行；或，所述方法由包括所述可穿戴设备和与其通信连接的电子设备的系统执行，其中，所述预设降噪策略设置在所述电子设备中。
8.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
9.根据权利要求8所述的可穿戴设备，其特征在于，在所述可穿戴设备包括多个语音拾取装置的情况下，其中至少一个语音拾取装置是副语音拾取装置，所述噪声样本由所述副语音拾取装置采集。
10.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
11.根据权利要求10...
【专利技术属性】
技术研发人员：李林峰，黄海荣，
申请(专利权)人：湖北星纪魅族集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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