[发明专利]降噪模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种降噪模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始音频信号的第一特征信息和带噪音频信号的第二特征信息，所述带噪音频信号为对所述原始音频信号加噪处理后的音频信号；

将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入训练模型，计算得到估计特征信息；

根据所述第一特征信息和所述估计特征信息确定损失函数，所述损失函数用于表示所述训练模型估计得到的特征信息与原始音频信号的特征信息之间的损失；

根据所述带噪音频信号的信噪比，调整所述损失函数中的相位损失函数以确定调整后的损失函数；

根据所述调整后的损失函数对所述训练模型进行训练，以调整所述训练模型的参数，得到降噪模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述带噪音频信号的信噪比，调整所述损失函数中的相位损失函数以确定调整后的损失函数的步骤，包括：

根据所述带噪音频信号的信噪比，计算所述相位损失函数的相位因子；

根据所述相位因子，调整所述损失函数中的相位损失函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相位因子，调整所述损失函数中的相位损失函数的步骤，包括:

Loss(f)＝Mag(f)+α*Pha(f)；

其中，Loss(f)为所述损失函数，Mag(f)为所述损失函数中的幅度损失函数，α为所述相位因子，Pha(f)为所述相位损失函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

其中，x(t)为所述原始音频信号，y(t)为所述带噪音频信号，T为所述原始音频信号的时长，且0＜t≤T。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，

其中，MagX₀(n,k)为所述估计特征信息中的估计幅度信息，MagX(n,k)为所述原始音频信号的幅度信息，PhaX₀(n,k)为所述估计特征信息中的估计相位信息，PhaX(n,k)为所述原始音频信号的相位信息，K为所述原始音频信号的总频点数，且0＜k≤K。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始音频信号的第一特征信息和带噪音频信号的第二特征信息的步骤之前，所述方法还包括：

对所述原始音频信号和所述带噪音频信号进行短时傅里叶变换STFT；

所述获取原始音频信号的第一特征信息和带噪音频信号的第二特征信息的步骤，包括：

获取进行STFT后的所述原始音频信号的所述第一特征信息和进行STFT后的所述带噪音频信号的所述第二特征信息。

7.一种降噪模型训练装置，其特征在于，所述降噪模型训练装置包括获取模块和处理模块；

所述获取模块，被配置为获取原始音频信号的第一特征信息和带噪音频信号的第二特征信息，所述带噪音频信号为对所述原始音频信号加噪处理后的音频信号；

所述处理模块，被配置为将所述获取模块获取的所述第一特征信息和所述第二特征信息输入训练模型，计算得到估计特征信息；并根据所述第一特征信息和所述估计特征信息确定损失函数；以及根据所述带噪音频信号的信噪比，调整所述损失函数中的相位损失函数以确定调整后的损失函数；并根据所述调整后的损失函数对所述训练模型进行训练，以调整所述训练模型的参数，得到降噪模型；

其中，所述损失函数用于表示所述训练模型估计得到的特征信息与原始音频信号的特征信息之间的损失。

8.根据权利要求7所述的降噪模型训练装置，其特征在于，

所述处理模块，具体被配置为根据所述带噪音频信号的信噪比，计算所述相位损失函数的相位因子；并根据所述相位因子，调整所述损失函数中的相位损失函数。