[发明专利]气流杂音消除方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种气流杂音消除方法，通过采集微型扬声器中的原始音频信号，对原始音频信号进行预处理，得到初始信号；对初始信号进行特征提取，得到音频特征；根据音频特征对初始信号进行分类，确定初始信号的类别；当初始信号的类别为包含激励气流杂音的信号，则对初始信号进行信号压缩处理，得到目标压缩信号，通过对音频特征进行分析和量化，确定气流杂音的音频信号，由于只对有气流杂音信号进行滤除，最大程度地保留了原始音频信号，并且在不改变微型扬声器结构的基础上，通过对音频特特征进行一系列处理，提高了微型扬声器的声音输出质量，提升用户体验。此外，还提出一种气流杂音消除装置、计算机设备及存储介质。

【技术领域】

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种气流杂音消除方法、装置、计算机设备及存储介质。

【背景技术】

扬声器气流杂音是扬声器杂音的主要来源之一。微型扬声器腔体较小，结构精密，但是振膜振幅较大，气流在腔体内容易形成湍流并产生流致噪声。流致噪声经过小腔体共振放大，在频率较高的高频谐振峰附近形成宽频的能量集中分布，形成人们主观听音中的气流杂音，主要表现为“嘶嘶”“沙沙”声。气流杂音是微型扬声器中普遍存在的问题，在大电压、大振幅的情况下愈加明显。不同样品存在差异，与扬声器的腔体结构、发声方式有显著关系。

然而，现有的技术往往是通过改变腔体结构、出声孔和导管设计等改变扬声器物理结构方式来改善微型扬声器气流杂音的问题，但这种方法工艺成本较高、周期较长，且通用性受到限制，改善效果不佳。鉴于此，亟需提供一种新的气流杂音消除方法。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种气流杂音消除方法、装置、计算机设备及存储介质，用于解决现有技术中气流杂音消除效果不佳的问题。

本发明实施例的具体技术方案为：

第一方面，本发明实施例提供一种气流杂音消除方法，应用于微型扬声器，包括：

采集微型扬声器中的原始音频信号，对所述原始音频信号进行预处理，得到初始信号；

对所述初始信号进行特征提取，得到音频特征；

根据所述音频特征对所述初始信号进行分类，确定所述初始信号的类别；

当所述初始信号的类别为包含激励气流杂音的信号，则对所述初始信号进行信号压缩处理，得到目标压缩信号。

进一步地，在所述对所述初始信号进行信号压缩处理，得到目标压缩信号之后，还包括：

将所述目标压缩信号，通过淡入淡出机制进行编辑，得到目标音频信号。

进一步地，对所述初始信号进行特征提取，得到音频特征，包括：

提取所述初始信号高频分量包络和低频分量包络，并根据所述高频分量包络和所述低频分量包络的比值确定所述音频特征，和/或提取所述初始信号的梅尔倒谱系数作为所述音频特征。

进一步地，根据所述音频特征对所述初始信号进行分类，确定所述初始信号的类别，包括：

若根据所述高频分量包络和所述低频分量包络的比值确定所述音频特征，则获取所述高频分量包络和所述低频分量包络的比值；

当所述比值小于预设比值阈值时，则确定所述初始信号的类别为包含激励气流杂音的信号；

当所述比值大于或者等于预设比值阈值时，则确定所述初始信号的类别为不包含激励气流杂音的信号。

进一步地，根据所述音频特征对所述初始信号进行分类，确定所述初始信号的类别，包括：

若所述音频特征为所述初始信号的梅尔倒谱系数，则将所述梅尔倒谱系数输入到音频信号分类器进行分类，得到所述初始信号的类别。