[发明专利]噪声检测及压制方法、装置、终端设备和系统、芯片

权利要求书

1.一种噪声检测方法，其特征在于，包括：

步骤S100，将在时域上连续获取的若干帧原始音频信号转换为频域上的若干帧第一频域信号，所述原始音频信号包含噪声信号和语音信号；

步骤S200，对所述若干帧第一频域信号分别进行子带划分得到子带能量谱；

步骤S300，基于局部最小值的噪声估算法求取得到第一噪声；

步骤S400，基于VAD的噪声估算法得到第二噪声；

步骤S500，对当前第一噪声和当前第二噪声进行加权组合得到当前频域上的噪声信号。

2.如权利要求1所述的噪声检测方法，其特征在于，所述步骤S300包括：

确定当前子带能量和前次第一噪声中较小的信号；

对所述较小的信号和所述当前子带能量进行加权得到所述当前第一噪声。

3.如权利要求1所述的噪声检测方法，其特征在于，

所述步骤S400包括：

步骤S400-1，计算长时子带能量；

步骤S400-2，基于所述长时子带能量和当前子带能量计算当前的语音概率，所述当前的语音概率表示当前信号属于语音信号的概率；

步骤S400-3，通过所述长时子带能量和所述语音概率得到所述当前第二噪声；

在所述步骤S500中，基于所述语音概率对所述当前第一噪声和所述当前第二噪声进行加权组合得到当前频域上的噪声信号。

4.如权利要求3所述的噪声检测方法，其特征在于，所述步骤S400-2包括：

采用如下公式计算所述长时子带能量和所述当前子带能量的相关程度：

cr= sum(x2.*y2)/(sqrt(sum(x2.*x2)*sum(y2.*y2)))，其中，cr为所述相关程度，x2为所述长时子带能量的去均值，y2所述当前子带能量的去均值；sum()为求和，sqrt()为平方根计算；

采用如下公式计算所述当前的语音概率：

s_p=1-cr*kr，其中，s_p为所述当前的语音概率，kr为常系数。

5.如权利要求4所述的噪声检测方法，其特征在于，在计算所述相关程度和计算语音概率之间，还包括：

判断所述相关程度是否小于第一阈值；

如果所述相关程度小于所述第一阈值，则将所述第一阈值赋值于所述相关程度；

判断所述相关程度是否大于第二阈值，所述第一阈值小于所述第二阈值；

如果所述相关程度大于所述第二阈值，则将所述第二阈值赋值于所述相关程度。

6.如权利要求5所述的噪声检测方法，其特征在于，在所述步骤S400-3中，采用如下公式计算得到所述当前第二噪声：

es_n（i）=((es_n（i-1）*s_p)+ X_mean*(1-s_p))*k1+es_n（i-1）*(1-k1)，其中，es_n（i）为所述当前第二噪声，es_n（i-1）为前次第二噪声，X_mean为当前的长时子带能量，k1为常系数。

7.如权利要求4-6任意一项所述的噪声检测方法，其特征在于，在所述步骤S500中，采用如下公式计算得到所述当前频域上的噪声信号：

n_f（i）= (B_n（i）*(1-k3（i）)+es_n（i）*k3（i）)*k2+(1-k2)*n_f（i-1）；其中，n_f（i）为当前频域上的噪声信号；n_f（i-1）为前次频域上的噪声信号；k2 为0-1之间的常系数，k3（i）为与当前语音概率s_p（i）相关的系数。

8.如权利要求1-3任意一项所述的噪声检测方法，其特征在于，在所述步骤S200之后，还包括：

对当前子带能量进行归一化处理得到归一化后的当前子带能量；

在所述步骤S300和所述步骤S400中，采用归一化的当前子带能量得到所述当前第一噪声和所述当前第二噪声。