[发明专利]语音降噪方法及电子设备

权利要求书

1.一种语音降噪方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：

基于待处理语音获取第一语音，其中，所述待处理语音包括N帧信号，所述第一语音的第i帧信号包括所述待处理语音的第i帧至第i+J帧信号，N和J均为正整数，i为1至N-J中的任意值；

将所述第一语音输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络；

基于所述LSTM神经网络的输出获取降噪处理后的语音。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待处理语音获取第一语音，包括：

基于待处理语音的时域信号获取第一语音的时域信号；

所述将所述第一语音输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络之前，所述方法还包括：

基于所述第一语音的时域信号获取所述第一语音的频域信号；

所述将所述第一语音输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络，包括：

将所述第一语音的频域信号输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一语音的频域信号输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络，包括：

基于所述第一语音的频域信号获取第二语音的频域信号，其中，所述第二语音的第m帧频域信号包括所述第一语音的第m帧至第m+K帧频域信号，K为正整数，m为1至N-J-K中的任意值；

将所述第二语音的频域信号输入所述LSTM神经网络。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述LSTM神经网络的输出获取降噪处理后的语音，包括：

将所述LSTM神经网络的输出与所述第一语音的频域信号相乘，得到降噪处理后的语音的频域信号；

基于所述降噪处理后的语音的频域信号获取所述降噪处理后的语音的时域信号。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一语音的时域信号获取所述第一语音的频域信号，包括：

将所述第一语音的时域信号中的每帧信号进行傅里叶变换，所述每帧信号包括多个采样点；

计算进行傅里叶变换后的每帧信号中的每个采样点的复数的模值；

分别对所述每帧信号中每个采样点的复数的模值进行取对数运算；

将取对数运算后得到的值进行归一化处理，得到所述第一语音的频域信号。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

第一获取模块，用于基于待处理语音获取第一语音，其中，所述待处理语音包括N帧信号，所述第一语音的第i帧信号包括所述待处理语音的第i帧至第i+J帧信号，N和J均为正整数，i为1至N-J中的任意值；

输入模块，用于将所述第一语音输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络；

第二获取模块，用于基于所述LSTM神经网络的输出获取降噪处理后的语音。

7.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第一获取模块具体用于：

基于待处理语音的时域信号获取第一语音的时域信号；

所述电子设备还包括：

第三获取模块，用于基于所述第一语音的时域信号获取所述第一语音的频域信号；

所述输入模块具体用于：

将所述第一语音的频域信号输入用于降噪的LSTM长短期记忆神经网络。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述输入模块具体用于：

基于所述第一语音的频域信号获取第二语音的频域信号，其中，所述第二语音的第m帧频域信号包括所述第一语音的第m帧至第m+K帧频域信号，K为正整数，m为1至N-J-K中的任意值；

将所述第二语音的频域信号输入所述LSTM神经网络。

9.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

将所述LSTM神经网络的输出与所述第一语音的频域信号相乘，得到降噪处理后的语音的频域信号；

基于所述降噪处理后的语音的频域信号获取所述降噪处理后的语音的时域信号。