【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音识别领域，尤其涉及一种噪音识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能的发展，语音识别技术已广泛应用于多个领域。然而，在实际应用中，语音数据往往会受到各种背景噪音的干扰，如交通噪声、风噪等，这些噪声会显著降低语音数据的清晰度，增加语音识别的难度。
2、目前，大多现有的噪音识别方法在处理语音数据时，对噪声的识别精度不高，影响语音识别结果。
技术实现思路
1、本申请提供了一种噪音识别方法、装置、设备及存储介质，用于提高噪声识别精度。
2、第一方面，本申请实施例提供一种噪音识别方法，所述方法包括：
3、获取语音数据；
4、将所述语音数据对应的时域特征和频域特征输入第一模型，获得所述第一模型输出的噪音识别结果；所述噪声识别结果指示所述语音数据中的噪声的频率分布；
5、根据所述语音数据中的噪声的频率分布对所述语音数据进行处理。
6、本专利技术实施例中，将语音数据中时域特征和频域特征输入第一模型，...
【技术保护点】
1.一种噪声识别方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个随机窗口的时域特征包括方差和/或峰值；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪声识别结果还指示所述语音数据包括的噪声的类型；所述噪声的类型包括风噪、鸣笛或电流声中的一种或多种。
6.一种噪声识别装置，其特征在于，该装置包括：通信单元和处理单元；
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元...
【技术特征摘要】
1.一种噪声识别方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个随机窗口的时域特征包括方差和/或峰值；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪声识别结果还指示所述语音数据包括的噪声的类型；所述噪声的类型包括风噪、鸣笛或电流声中的一种或多种。
6.一种噪声识别装置，其特征在于，该装置包括：通信单元和处理单元；
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元，用于：在根据所述语音数据确定所述语音数据对应的的频谱分析结果时，根据所述频谱分析结果按照时间先后顺序和预设步长获取多个随机窗口的时域特征和频域特征；
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多个随...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘世欢，傅广垣，
申请(专利权)人：上海壹佰米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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