[发明专利]回声消除方法、装置、计算机设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202010350977.1 申请日: 2020-04-28
公开(公告)号: CN111601201A 公开(公告)日: 2020-08-28
发明(设计)人: 刘瑞鹏;熊宽;杨汉丹 申请(专利权)人: 深圳市友杰智新科技有限公司
主分类号: H04R1/10 分类号: H04R1/10;H04R1/08;G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0272;G10L25/03;G10L25/30;G10L15/22;G10L15/26;G06F40/279;G06K9/62
代理公司: 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 代理人: 王杰辉
地址: 518000 广东省深圳市南山区招商*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 回声 消除 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种回声消除方法,应用于耳机上,所述耳机包括喇叭以及用于通话的第一麦克风,其特征在于,所述耳机还包括设置于耳机前腔并靠近于所述喇叭的第二麦克风,所述回声消除方法包括以下步骤:

获取所述第一麦克风采集的第一声音信息,以及获取所述第二麦克风采集的第二声音信息;

将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比;

若所述第一声音信息中具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息,则在所述第一声音信息中剔除所述目标声音信息。

2.根据权利要求1所述的回声消除方法,其特征在于,所述将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比的步骤,包括:

对所述第一声音信息以及第二声音信息分别进行文字识别,得到对应的第一文字内容以及第二文字内容;

对比所述第一文字内容以及第二文字内容判断是否具有相同的语句;若具有,则判定所述第一声音信息中具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息。

3.根据权利要求1所述的回声消除方法,其特征在于,所述将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比的步骤之后,包括:

若所述第一声音信息中不具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息,则输出所述第一声音信息。

4.根据权利要求1所述的回声消除方法,其特征在于,所述将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比的步骤,包括:

将所述第一声音信息输入至预设的声音分类模型中,以将所述第一声音信息中不同用户的声音进行分离,得到各个用户对应的分离声音信息;

将各个用户对应的分离声音信息以及所述第二声音信息分别输入至预设的文本识别模型中,识别得到对应的文本;

将各个分离声音信息分别对应的文本与所述第二声音信息对应的文本进行对比;若任意一个分离声音信息对应的文本与所述第二声音信息对应的文本相同,则判定所述第一声音信息中具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息。

5.根据权利要求1所述的回声消除方法,其特征在于,所述将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比的步骤,包括:

将所述第一声音信息输入至预设的声音分类模型中,以将所述第一声音信息中不同用户的声音进行分离,得到各个用户对应的分离声音信息;

将各个用户对应的分离声音信息以及所述第二声音信息分别输入至预设的声音特征提取模型中,得到各个所述分离声音信息以及第二声音信息对应的特征向量;

分别计算各个所述分离声音信息对应的特征向量与所述第二声音信息对应的特征向量之间的相似度;

若任意一个相似度大于阈值,则判定所述第一声音信息中具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息。

6.根据权利要求5所述的回声消除方法,其特征在于,所述声音特征提取模型的训练过程为:

获取语音训练数据;其中,所述语音训练数据为单个训练词及其对应的音频训练数据,所述音频训练数据包括多个依次排序的训练帧数据;

按照所述训练帧数据在所述音频训练数据中的顺序,依次将每一个训练帧数据输入至预设的卷积神经网络中,提取每一个所述训练帧数据对应的向量;

将所有训练帧数据对应的向量进行求和,得到和向量;

获取所述语音训练数据中单个训练词的词向量;

将所述和向量与所述词向量进行拟合,并训练所述卷积神经网络的网络参数,得到所述声音特征提取模型。

7.一种回声消除装置,应用于耳机上,所述耳机包括喇叭以及用于通话的第一麦克风,其特征在于,所述耳机还包括设置于耳机前腔并靠近于所述喇叭的第二麦克风,所述回声消除装置包括:

获取单元,用于获取所述第一麦克风采集的第一声音信息,以及获取所述第二麦克风采集的第二声音信息;

对比单元,用于将所述第一声音信息与所述第二声音信息进行内容对比;

剔除单元,用于若所述第一声音信息中具有与所述第二声音信息内容相同的目标声音信息,则在所述第一声音信息中剔除所述目标声音信息。

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