[发明专利]语音纯度的识别方法、装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种语音纯度的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标音频的信号特征；

使用第一模型对所述信号特征进行识别，以确定所述目标音频的语音纯度，其中，所述第一模型为使用多组训练数据对初始模型进行机器学习训练后得到的模型，所述多组训练数据中的每组数据均包括：第一音频和用于标识所述第一音频的语音纯度的标识信息，所述第一音频为利用第一纯净语音对第二纯净语音进行加扰后所得到的音频，所述第一纯净语音和所述第二纯净语音为同一纯净音频中所包括的语音，其中，所述纯净音频为不包含噪声的音频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型对所述信号特征进行识别之前，所述方法还包括：

按照预定干扰系数将所述第一纯净语音加扰到所述第二纯净语音上，以得到所述第一音频；

确定与所述预定干扰系数对应的所述标识信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在按照预定干扰系数将所述第一纯净语音加扰到所述第二纯净语音上，以得到所述第一音频之前，所述方法还包括：

去除所述纯净音频中的静音部分以得到第一语音；

将所述第一语音中的第一部分语音确定为所述第一纯净语音，将所述第一语音中的第二部分语音确定为所述第二纯净语音。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在按照预定干扰系数将所述第一纯净语音加扰到所述第二纯净语音上，以得到所述第一音频之前，所述方法还包括：

将第一设定值与第一预定系数的乘积确定为所述预定干扰系数，其中，所述第一设定值为所述第二纯净语音的能量与所述第一纯净语音的能量和第二设定值的乘积的比的常用对数，所述第二设定值为第二预定系数的指数函数，所述指数函数为所述预定功率比与第三预定系数的比值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

获取目标音频的信号特征包括：分别获取所述目标音频中包括的多个音频帧的信号特征；

使用第一模型对所述信号特征进行识别，以确定所述目标音频的语音纯度包括：使用所述第一模型分别对所述多个音频帧的信号特征进行识别，以分别确定所述多个音频帧的语音纯度；将所述多个音频帧的语音纯度确定为所述目标音频的语音纯度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型对所述信号特征进行识别之前，所述方法还包括：

获取多组所述训练数据；

使用多组所述训练数据通过所述机器学习对初始模型进行训练，以得到所述第一模型。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括循环神经网络RNN模型。

8.一种语音纯度的识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标音频的信号特征；

识别模块，用于使用第一模型对所述信号特征进行识别，以确定所述目标音频的语音纯度，其中，所述第一模型为使用多组训练数据对初始模型进行机器学习训练后得到的模型，所述多组训练数据中的每组数据均包括：第一音频和用于标识所述第一音频的语音纯度的标识信息，所述第一音频为利用第一纯净语音对第二纯净语音进行加扰后所得到的音频，所述第一纯净语音和所述第二纯净语音为同一纯净音频中所包括的语音，其中，所述纯净音频为不包含噪声的音频。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。