[发明专利]一种语音降噪方法、装置、存储介质及设备在审

专利信息
申请号: 202111546994.3 申请日: 2021-12-16
公开(公告)号: CN114155871A 公开(公告)日: 2022-03-08
发明(设计)人: 程枫 申请(专利权)人: 科大讯飞股份有限公司
主分类号: G10L21/0216 分类号: G10L21/0216;G10L21/0272;H04B1/3827
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 韩丽波
地址: 230088 安徽*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 语音 方法 装置 存储 介质 设备
【说明书】:

本申请公开了一种语音降噪方法、装置、存储介质及设备,涉及语音处理技术领域,该方法应用于智能穿戴设备,该方法包括:获取智能穿戴设备的状态,该状态用于标识智能穿戴设备是否被用户佩戴;根据智能穿戴设备的状态,确定对语音进行降噪所采用的降噪算法和超参数的参数值;利用降噪算法和超参数的参数值对智能穿戴设备通过麦克风阵列采集的语音进行降噪,获得降噪后的语音。如此,该方法利用基于智能穿戴设备的状态确定的降噪算法以及超参数的参数值,对语音进行降噪处理,能够使得智能穿戴设备在不同状态下,均实现较好的降噪效果,进而便于后续的语音识别与交互。

技术领域

本申请涉及语音处理技术领域,尤其涉及一种语音降噪方法、装置、存储介质及智能穿戴设备。

背景技术

随着科技的进步和智能化浪潮的到来,智能穿戴设备也在飞速发展。智能穿戴设备的形式也越来越多样化,例如智能眼镜、智能手表、智能手环等。语音交互作为人机交互过程中极为方便和重要的交互方式,一些智能手环或智能手表也将录音功能集成到产品中,使得用户可以随时随地开始录音。

智能穿戴设备在采集语音时,容易受到外界环境以及自身播放音频的干扰,进而影响语音识别的准确率。目前,很多智能穿戴设备通常采用单个麦克风采集语音,基于此,可以通过单麦克风语音增强算法对语音进行降噪处理。单麦克风语音增强算法可以在无混响、低噪声、距离声源很近的情况下获得较好的效果。

然而,用户在运动时,声源可能距离麦克风较远,并且真实环境中可能存在大量多径反射、混响和噪声,如此导致单麦克风接收的语音信号是由多个声源和环境噪声叠加而成,单麦克风语音增强算法很难实现不同声源的分离,降噪效果下降明显,从而对后续的语音识别与交互,带来较大的影响。

发明内容

本申请的目的在于提供一种语音降噪方法、装置、存储介质及智能穿戴设备,能够提高降噪效果。

第一方面,本申请提供了一种语音降噪方法,包括:

获取所述智能穿戴设备的状态,所述状态用于标识所述智能穿戴设备是否被用户佩戴;

根据所述智能穿戴设备的状态,确定对语音进行降噪所采用的降噪算法和超参数的参数值;

利用所述降噪算法和所述超参数的参数值对所述智能穿戴设备通过麦克风阵列采集的语音进行降噪,获得降噪后的语音。

一种可能的实现方式中,所述根据所述智能穿戴设备的状态,确定对语音进行降噪所采用的降噪算法和超参数的参数值,包括:

当所述智能穿戴设备的状态为未佩戴状态时,确定所述降噪算法为适用于固定位置的麦克风阵列的降噪算法,确定所述超参数的参数值为适用于固定位置的麦克风阵列的参数值。

一种可能的实现方式中,所述适用于固定位置的麦克风阵列的降噪算法包括基于最小均方误差LMS的自适应滤波算法,所述超参数包括帧移、自适应滤波器步长、遗忘因子中的一种或多种,所述超参数的参数值为预设值。

一种可能的实现方式中,所述根据所述智能穿戴设备的状态,确定对语音进行降噪所采用的降噪算法和超参数的参数值,包括:

当所述智能穿戴设备的状态为佩戴状态时,确定所述降噪算法为适用于移动的麦克风阵列的降噪算法,确定所述超参数的参数值为适用于移动的麦克风阵列的参数值。

一种可能的实现方式中,所述适用于移动的麦克风阵列的降噪算法包括基于递归最小二乘RLS的自适应滤波算法,所述超参数包括帧移、自适应滤波器步长、遗忘因子中的一种或多种,所述帧移小于预设帧移、所述自适应滤波器步长小于预设步长、所述遗忘因子小于预设遗忘因子。

一种可能的实现方式中,所述利用所述降噪算法和所述超参数的参数值对所述智能穿戴设备通过麦克风阵列采集的语音进行降噪,获得降噪后的语音,包括:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于科大讯飞股份有限公司,未经科大讯飞股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111546994.3/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top