[发明专利]一种无线耳机及其降噪方法有效
| 申请号: | 201911283264.1 | 申请日: | 2019-12-13 |
| 公开(公告)号: | CN110996208B | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
| 发明(设计)人: | 李倩 | 申请(专利权)人: | 恒玄科技(上海)股份有限公司 |
| 主分类号: | H04R1/10 | 分类号: | H04R1/10;H04R3/00 |
| 代理公司: | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人: | 夏东栋 |
| 地址: | 201306 上海市自由贸易*** | 国省代码: | 上海;31 |
| 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 无线耳机 及其 方法 | ||
1.一种无线耳机,其特征在于,所述无线耳机包括:
麦克,其配置为采集音频信号;
接口,其配置为接收所采集的音频信号;
存储器,其上与多个噪声场景类别分别对应地存储有多个学习网络,所述多个学习网络的构造相同而节点的权值不同;及
处理器,其配置为:
对所接收的音频信号进行分类,以确定所处的噪声场景的类别;
基于所确定的噪声场景的类别,调用对应的学习网络对所述音频信号进行降噪处理。
2.根据权利要求1所述的无线耳机,其特征在于,所述处理器还配置为:判断所述噪声场景类别是否变化,在噪声场景类别变化的情况下调用与变化后的噪声场景类别所对应的学习网络进行降噪处理。
3.根据权利要求1所述的无线耳机,其特征在于,所述存储器上还存储有操作系统,所述处理器还配置为:利用所述操作系统的二级线程在后台进行所述分类。
4.根据权利要求2所述的无线耳机,其特征在于,所述处理器还配置为:在噪声场景类别变化的情况下,更新当前调用的学习网络的各个节点的权值以进行降噪处理;以及
基于当前位置对噪声场景进行分类。
5.根据权利要求4所述的无线耳机,其特征在于,所述学习网络包括长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU),且深度小于4层。
6.根据权利要求1所述的无线耳机,其特征在于,各个学习网络在服务器上预先训练好并接收自所述服务器,所述预先训练基于不同噪声场景类别的训练样本集分别执行,各个噪声场景类别的训练样本包括相应噪声场景类别的含噪声语音信号和干净语音信号。
7.根据权利要求1所述的无线耳机,其特征在于,所述无线耳机中仅单个麦克被配置用于进行降噪处理。
8.一种无线耳机的降噪方法,其特征在于,所述降噪方法包括:
接收由麦克采集的音频信号;
对所接收的音频信号进行分类,以确定所处的噪声场景的类别;以及
基于所确定的噪声场景的类别,调用对应的学习网络对所述音频信号进行降噪处理;其中,所述多个学习网络的构造相同而节点的权值不同。
9.根据权利要求8所述的降噪方法,其特征在于,所述降噪方法包括:
在本地预先与多个噪声场景类别分别对应地存储多个所述学习网络;
判断所述噪声场景类别是否变化,在噪声场景类别变化的情况下调用所存储的与变化后的噪声场景类别所对应的学习网络进行降噪处理。
10.根据权利要求8所述的降噪方法,其特征在于,对音频信号的分类利用操作系统的二级线程在后台进行。
11.根据权利要求9所述的降噪方法,其特征在于,预先与多个噪声场景类别分别对应地存储多个所述学习网络包括:预先存储学习网络的共同构造;以及预先与多个噪声场景类别分别对应地存储节点的权值;
其中,所述降噪方法还包括:在噪声场景类别变化的情况下,更新当前调用的学习网络的各个节点的权值以进行降噪处理;以及
基于当前位置对噪声场景进行分类。
12.根据权利要求11所述的降噪方法,其特征在于,利用预先训练好的学习网络对所接收的音频信号进行分类。
13.根据权利要求8所述的降噪方法,其特征在于,所述降噪方法还包括:基于不同噪声场景类别的训练样本集对相应学习网络分别进行训练;将训练好的学习网络预先存储在本地以供调用。
14.根据权利要求8所述的降噪方法,其特征在于,所述麦克为单个。
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恒玄科技(上海)股份有限公司,未经恒玄科技(上海)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/201911283264.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种提高碳纤维耐磨性的上浆方法
- 下一篇:主动降噪方法、系统以及耳机





