[发明专利]降噪方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种降噪方法，其特征在于，包括：

获取音频数据，根据第一预设规则将所述音频数据划分为若干音频片段，并提取各个音频片段的语音特征；

获取当前音频片段的第一噪声概率；

若所述第一噪声概率满足检验条件，则基于分类模型，根据所述语音特征计算所述当前音频片段与分类向量的间距，确定分类结果；

根据所述当前音频片段与所述分类向量的间距及分类结果更新所述第一噪声概率；

若更新后的第一噪声概率处于预设概率范围内，则确定当前音频片段为噪声片段；

利用滤波器滤除所述音频数据中所有噪声片段的噪声频谱，输出目标语音数据；所述若所述第一噪声概率满足检验条件，则基于分类模型，根据所述语音特征计算所述当前音频片段与分类向量的间距，确定分类结果，包括：

若所述第一噪声概率大于第一阈值，则将所述语音特征输入至分类模型中，获取所述当前音频片段与分类向量的间距；所述第一阈值为偏向语音概率的阈值；

判断所述当前音频片段与分类向量的间距是否大于第二阈值；

若所述当前音频片段与分类向量的间距大于或等于所述第二阈值，则确定所述当前音频片段的分类结果为第一分类结果；所述第一分类结果判断为噪声片段；

若所述当前音频片段与分类向量的间距小于所述第二阈值，则确定所述当前音频片段的分类结果为第二分类结果；所述第二分类结果判断为非噪声片段；

所述根据所述当前音频片段与所述分类向量的间距及分类结果更新所述第一噪声概率，包括：

获取包括所述当前音频片段的M个音频片段的分类结果，其中，M为正整数；

根据所述M个音频片段的分类结果计算噪声占比；

获取目标音频片段与分类向量的间距，并根据所有所述目标音频片段与分类向量的间距计算间距平均值；其中，所述目标音频片段是指M个音频片段中分类结果为第一分类结果的音频片段；

若所述噪声占比大于或等于第三阈值且所述间距平均值大于或等于第四阈值，则确定所述当前音频片段为噪声片段，并将所述第一噪声概率更新为第二噪声概率。

2.如权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述获取音频数据，根据第一预设规则将所述音频数据划分为若干音频片段，并提取各个音频片段的语音特征，包括：

根据第一预设时间对所述音频数据进行分帧处理；其中，各个音频片段包括第一预设数量的音频采样点；

根据当前帧的音频采样点与上一帧的第二预设数量的音频采样点对所述音频数据进行加窗处理，得到当前音频片段；

对所述当前音频片段进行傅里叶变换，得到预设维度的所述当前音频片段的频谱；

根据所述当前音频片段的频谱提取语音特征。

3.如权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述获取当前音频片段的第一噪声概率，包括：

获取第二预设时间段内的所有音频片段；

计算第二预设时间段内各个音频片段的语音能量，根据所述各个音频片段的语音能量获取目标能量；

计算所述当前音频片段的语音能量与所述目标能量的比值，并根据所述比值获取对应的所述第一噪声概率。

4.如权利要求2所述的降噪方法，其特征在于，所述利用滤波器滤除所述音频数据中所有噪声片段的噪声频谱，输出目标语音数据，包括：

获取所述当前音频片段的频谱；

获取上一噪声片段的迭代噪声频谱；

根据迭代模型，更新所述当前音频片段的频谱得到目标噪声频谱，所述迭代模型为：

N_k(n)= N_k-1 (n)+γY_k(n)；

其中，N_k (n)表示当前噪声片段的目标噪声频谱，所述N_k-1 (n)表示上一噪声片段的迭代噪声频谱，γ表示迭代因子，所述Y_k (n)表示当前音频片段的频谱；

利用所述滤波器滤除当前噪声片段的目标噪声频谱，输出所述目标语音数据。