[发明专利]语音信号的增强方法、装置、电子设备和存储介质在审
申请号: | 202010610270.X | 申请日: | 2020-06-30 |
公开(公告)号: | CN111968658A | 公开(公告)日: | 2020-11-20 |
发明(设计)人: | 张国昌;魏建强;于利标;韩润强;卿睿;李峥 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G10L21/02 | 分类号: | G10L21/02;G10L21/0208;G10L21/0216;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 黄海艳 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语音 信号 增强 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种语音信号的增强方法,包括:
获取麦克风信号、远端参考信号和声学回波消除信号;
提取所述麦克风信号的麦克风特征,并提取所述远端参考信号的远端参考特征;
根据所述麦克风特征和所述远端参考特征生成语音信号在预设多个频带之上的存在概率;
根据所述在预设多个频带之上的存在概率对所述声学回波消除信号进行增强。
2.如权利要求1所述的语音信号的增强方法,其中,所述根据所述麦克风特征和所述远端参考特征生成语音信号在预设多个频带之上的存在概率,包括:
提取所述声学回波消除信号之中的声学回波消除特征;
将所述麦克风特征、所述远端参考特征和所述声学回波消除特征输入至概率生成模型,以生成所述语音信号在预设多个频带之上的存在概率。
3.如权利要求2所述的语音信号的增强方法,其中,所述概率生成模型包括卷积神经网络模块、循环神经网络模块和概率生成模块,其中,所述将所述麦克风特征、所述远端参考特征和所述声学回波消除特征输入至概率生成模型,以生成所述语音信号在预设多个频带之上的存在概率,包括:
所述卷积神经网络模块根据所述麦克风特征、所述远端参考特征和所述声学回波消除特征生成特征时序信息;
所述循环神经网络模块根据所述特征时序信息生成所述多个频带的频带特征以及频带间的关系特征;
所述概率生成模块根据所述频带特征和所述频带间的关系特征生成所述语音信号在预设多个频带之上的存在概率。
4.如权利要求3所述的语音信号的增强方法,其中,所述概率生成模型通过以下步骤训练获得:
获取近端样本无噪声语音信号和近端样本噪声信号;
获取远端回波信号;
根据所述近端样本无噪声语音信号、所述近端样本噪声信号和所述远端回波信号生成麦克风样本信号;
获取远端样本参考信号;
根据所述远端样本参考信号和所述麦克风样本信号生成样本声学回波消除信号;
将所述麦克风样本信号、所述远端样本参考信号和所述样本声学回波消除信号输入至所述概率生成模型以生成预测概率;
根据所述近端样本无噪声语音信号和所述样本声学回波消除信号生成目标概率;以及
根据所述预测概率和所述目标概率生成损失值,并根据所述损失值对所述概率生成模型进行训练。
5.如权利要求1所述的语音信号的增强方法,其中,所述提取所述麦克风信号的麦克风特征,并提取所述远端参考信号的远端参考特征,包括:
对所述麦克风信号进行频域转换以生成麦克风频域信号,并对所述远端参考信号进行频域转换以生成远端参考频域信号;
按照所述预设的多个频带对所述麦克风频域信号进行频域合并以生成所述麦克风特征;
按照所述预设的多个频带对所述远端参考频域信号进行频域合并以生成所述远端参考特征。
6.如权利要求1所述的语音信号的增强方法,其中,所述根据所述在预设多个频带之上的存在概率对所述声学回波消除信号进行增强,包括:
对所述声学回波消除信号进行频域转换以生成声学回波消除频域信号;
根据所述声学回波消除频域信号生成相位特征;
按照所述预设的多个频带对所述声学回波消除频域信号进行频域合并以生成声学回波消除特征;
根据所述相位特征、所述声学回波消除特征和所述在预设多个频带之上的存在概率进行增强。
7.如权利要求6所述的语音信号的增强方法,其中,所述根据所述相位特征、所述声学回波消除特征和所述在预设多个频带之上的存在概率进行增强,包括:
根据所述声学回波消除特征和所述在预设多个频带之上的存在概率进行增强生成增强声学回波消除频带信号;
根据所述预设的多个频带对所述增强声学回波消除频带信号进行频带展开以生成增强声学回波消除频域信号;
根据所述增强声学回波消除频域信号和所述相位特征生成增强信号。
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