[发明专利]一种音频降噪方法及存储介质

权利要求书

1.一种音频降噪方法，其特征在于，包括:

获取待降噪音频信号；

将待降噪音频信号进行分类预处理，去除第一噪声信号，得到混合语音信号；所述第一噪声信号包括语音采集设备噪声和用户行为噪声；所述混合语音信号包括目标对象语音和第二噪声信号；

将混合语音信号进行过滤，得到降噪后的目标对象的目标对象语音。

2.根据权利要求1所述的音频降噪方法，其特征在于，所述将待降噪音频信号进行分类预处理，去除第一噪声信号的步骤包括：

根据第一噪声信号与语音信号在时域波形图和语谱图上的区别对待降噪音频信号进行分类预处理，利用双MIC降噪方法去除语音采集设备噪声，利用小波降噪方法去除用户行为噪声。

3.根据权利要求1所述的音频降噪方法，其特征在于，将混合语音信号进行过滤，得到降噪后的目标对象的目标对象语音的步骤之前，还包括：

分离出所述混合语音信号中的目标对象语音信号以及第二噪声信号；所述第二噪声信号用于对所述混合语音信号进行降噪；所述分离出所述混合语音信号中的目标对象语音信号以及第二噪声信号的步骤包括：

获取所述混合语音信号对应的全语音频段的单通道频谱特征和多通道方位特征；

通过重叠判断模型对所述单通道频谱特征和多通道方位特征进行处理，获得所述混合语音信号中的目标对象语音与其他对象语音是否存在重叠的判断结果，所述重叠判断模型用于判断目标对象语音与其他对象语音之间是否存在空间上的重叠；所述其他对象语音指除目标对象外的其他对象的语音；

根据所述判断结果确定采用单通道分离网络或者多通道分离网络获得所述混合语音信号中各对象的语音频谱掩码矩阵。

4.根据权利要求3所述的音频降噪方法，其特征在于，所述全语音频段包括K个子频段，其中K为大于等于2的正整数；所述获取所述混合语音信号对应的全语音频段的单通道频谱特征和多通道方位特征的步骤包括：

从所述全语音频段的单通道频谱特征和多通道方位特征中，提取K个子频段的单通道频谱特征和多通道方位特征。

5.根据权利要求4所述的音频降噪方法，其特征在于，所述重叠判断模型包括K个第一神经网络和第一预测网络，所述通过重叠判断模型对所述单通道频谱特征和多通道方位特征进行处理，获得所述混合语音信号中的目标对象语音与其他对象语音是否存在重叠的判断结果的步骤包括：

通过所述K个第一神经网络对K个子频段的单通道频谱特征和多通道方位特征进行处理，获得K个第一特征向量；

根据所述K个第一特征向量生成合并特征向量；

将所述合并特征向量输入所述第一预测网络，输出所述判断结果。

6.根据权利要求3所述的音频降噪方法，其特征在于，所述将混合语音信号进行过滤，得到降噪后的目标对象的目标对象语音的步骤包括：

根据第一预设广义权重滤波器过滤所述混合语音信号中的所述第二噪声信号，其中，所述第一预设广义权重滤波器根据所述混合语音信号的第一先验信噪比与第一后验信噪比进行构造，所述第一先验信噪比为目标人声信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值，所述第一后验信噪比为所述混合语音信号的功率与所述第二噪声信号的功率之间的比值。

7.根据权利要求3所述的音频降噪方法，其特征在于，根据所述判断结果确定采用单通道分离网络或者多通道分离网络获得所述混合语音信号中各对象的语音频谱掩码矩阵的步骤包括：

若所述判断结果为目标对象语音与其他对象语音之间不存在重叠，则通过所述多通道分离网络对所述单通道频谱特征和多通道方位特征进行处理，获得所述混合语音信号中各对象的目标语音频谱掩码矩阵；

若所述判断结果为目标对象语音与其他对象语音之间存在重叠，则通过所述单通道分离网络对所述单通道频谱特征进行处理，获得所述混合语音信号中各对象的目标语音频谱掩码矩阵。