[发明专利]一种回声消除方法及电子设备

权利要求书

1.一种回声消除方法，其特征在于，所述方法包括：

采用AEC算法对当前时刻的待处理语音信号进行处理，得到第一语音信号；

将所述第一语音信号输入预先训练的神经网络模型，得到所述第一语音信号的比值膜；

采用所述比值膜对所述第一语音信号进行处理，并基于所述比值膜调整所述AEC算法的参数，以基于调整参数后的AEC算法对下一时刻的待处理语音信号进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用AEC算法对当前时刻的待处理语音信号进行处理，得到第一语音信号，包括：

获取远端参考信号；

采用自适应滤波算法对所述远端参考信号进行滤波处理，得到第二语音信号；

计算所述待处理语音信号与所述第二语音信号的差值，得到所述第一语音信号；

其中，所述待处理语音信号包括第一回声信号和第二回声信号，所述自适应滤波算法的步长因子基于所述第一回声信号和所述第二回声信号确定，所述第一回声信号基于所述第一语音信号与所述比值膜确定，所述第二回声信号基于所述待处理语音信号与所述第一语音信号确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波算法的步长因子与所述第一回声信号呈正相关；和/或

所述自适应滤波算法的步长因子与所述第二回声信号呈负相关。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一回声信号为：(1–f(z))*y(k)，所述第二回声信号为：x(k)–y(k)，其中，k表示所述自适应滤波算法步长更新的索引，z表示所述比值膜，f(z)表示所述比值膜的加权函数，y(k)表示所述第一语音信号，x(k)表示所述待处理语音信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述f(z)为：其中，n为z的向量维数，w为加权系数。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理模块，用于采用AEC算法对当前时刻的待处理语音信号进行处理，得到第一语音信号；

输入模块，用于将所述第一语音信号输入预先训练的神经网络模型，得到所述第一语音信号的比值膜；

调整模块，用于采用所述比值膜对所述第一语音信号进行处理，并基于所述比值膜调整所述AEC算法的参数，以基于调整参数后的AEC算法对下一时刻的待处理语音信号进行处理。

7.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述处理模块具体用于：

获取远端参考信号；

采用自适应滤波算法对所述远端参考信号进行滤波处理，得到第二语音信号；

计算所述待处理语音信号与所述第二语音信号的差值，得到所述第一语音信号；

其中，所述待处理语音信号包括第一回声信号和第二回声信号，所述自适应滤波算法的步长因子基于所述第一回声信号和所述第二回声信号确定，所述第一回声信号基于所述第一语音信号与所述比值膜确定，所述第二回声信号基于所述待处理语音信号与所述第一语音信号确定。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述自适应滤波算法的步长因子与所述第一回声信号呈正相关；和/或

所述自适应滤波算法的步长因子与所述第二回声信号呈负相关。

9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述第一回声信号为：(1–f(z))*y(k)，所述第二回声信号为：x(k)–y(k)，其中，k表示所述自适应滤波算法步长更新的索引，z表示所述比值膜，f(z)表示所述比值膜的加权函数，y(k)表示所述第一语音信号，x(k)表示所述待处理语音信号。

10.根据权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述f(z)为：其中，n为z的向量维数，w为加权系数。

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的回声消除方法的步骤。