[发明专利]降噪参数优化方法、装置、终端设备及介质

说明书

本申请实施例提出了一种降噪参数优化方法、装置、终端设备及介质，其中，上述优化方法中，施加相同的激励信号于第一音频输入系统和第二音频输入系统上，分别生成第一音频数据、第二音频数据，获得第一音频数据的第一质量评估结果，及对第二音频数据进行降噪处理后获得降噪处理后的第二质量评估结果；根据第一音频数据和第一质量评估结果，及第二音频数据和第二质量评估结果，对第二音频输入系统进行降噪处理过程中使用的降噪参数进行优化，通过将第一音频输入系统中已经调节到最优效果的降噪参数迁移到第二音频输入系统中，极大提高了降噪参数的优化效率，减少了降噪参数优化时间，成本低，还能够进一步改善降噪的效果、提高系统的健壮性。

【技术领域】

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种降噪参数优化方法、装置、终端设备及介质。

【背景技术】

目前，音频输入系统如麦克风等已被广泛应用于系统手机、智能手表、蓝牙耳机等各类电子设备中。

由于输入的音频信号也通常会伴随噪声的输入，因而通常需要对电子设备的音频输入的进行降噪，使音频效果达到要求，以保障录音、通话质量。但是由于音频输入系统的一致性问题如硬件之间的一致性问题，使得无法通过某一组固定的参数，就可以使不同的音频输入系统达到降噪的目的。

为保证每一个音频输入系统拥有最佳的音效，现有技术中采用的方法是：测试环境中对人工标定降噪参数的方式进行待优化系统的调优。该种降噪参数的生成方式不仅效率低，还存在测试环境需要高昂的费用搭建消音室等情况。

因此，现有技术中的音频输入系统的音频降噪方案存在效率较低、成本较高的问题。

【发明内容】

本申请实施例提供了一种降噪参数优化方法、装置、终端设备及介质，提高了降噪参数的优化效率，减少了降噪参数优化时间，成本低，还能够进一步改善降噪的效果、提高系统的健壮性。

第一方面，本申请实施例提供一种降噪参数优化方法，包括：施加相同的激励信号于第一音频输入系统和第二音频输入系统上，以使所述第一音频输入系统、所述第二音频输入系统分别生成第一音频数据、第二音频数据，所述第一音频输入系统为已优化的音频输入系统，所述第二音频输入系统为待优化的音频输入系统；获得所述第一音频数据的第一质量评估结果，及对第二音频数据进行降噪处理后获得降噪处理后的第二音频数据的第二质量评估结果；根据所述第一音频数据和所述第一质量评估结果，以及所述第二音频数据和所述第二质量评估结果，对所述第二音频输入系统进行降噪处理过程中使用的降噪参数进行优化。

上述降噪参数优化方法中，将第一音频输入系统作为原有知识领域，原有知识领域的降噪参数调节已经达到最优状态，所以通过迁移学习将原有数据进行借鉴，将已经调节到最优效果的降噪参数迁移到第二音频输入系统中，实现原有标定数据迁移到目标域的过程，极大提高了降噪参数的优化效率，减少了降噪参数优化时间，成本低，还能够进一步改善降噪的效果、提高系统的健壮性。

其中一种可能的实现方式中，获得所述第一音频数据的第一质量评估结果，及对第二音频数据进行降噪处理后获得降噪处理后的第二音频数据的第二质量评估结果，包括：计算所述第一音频数据的平均意见得分，得到第一平均意见得分；对所述第二音频数据进行降噪处理，获得调优音频数据，计算所述第二音频数据的调优得分，得到第二平均意见得分；所述根据所述第一音频数据和所述第一质量评估结果，以及所述第二音频数据和所述第二质量评估结果，对所述第二音频输入系统进行降噪处理过程中使用的降噪参数进行优化，包括：所述第一音频数据作为特征和所述第一平均意见得分作为标签，构建源域数据；所述第二音频数据作为特征和所述第二平均意见得分作为标签，构建目标域数据；基于所述源域数据、所述目标域数据，使用迁移学习算法对所述第二音频输入系统的降噪参数进行优化。

其中一种可能的实现方式中，将每一个所述降噪参数作为一个待寻优位置，设置鲸鱼优化算法的超参数；迭代的，使用所述鲸鱼优化算法对所有降噪参数同时进行寻优，直到得到最优的降噪参数。