[发明专利]语音数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种语音数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目标数据包，所述目标数据包是发送设备对第一语音数据和冗余数据进行组包后发送的，所述第一语音数据是对第二语音数据的多个语音特征进行特征编码得到的，所述多个语音特征中包括关键语音特征和非关键语音特征，所述冗余数据是对所述关键语音特征进行特征编码得到的，所述第二语音数据包括多个语音数据帧，所述冗余数据中包括与所述多个语音数据帧对应的多个冗余子数据；

在所述目标数据包中未获取到所述第一语音数据的情况下，对所述冗余数据进行特征解码，得到每个冗余子数据对应的关键语音特征；

基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征；

对所述每个冗余子数据对应的关键语音特征和非关键语音特征进行合成滤波，得到所述每个冗余子数据对应的语音数据帧；

按照所述多个冗余子数据的排列顺序，对得到的多个语音数据帧进行合并，得到所述第二语音数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键语音特征包括线谱对参数、基音周期参数和第一增益参数，所述非关键语音特征包括第二激励参数，所述基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征，包括：

基于所述每个冗余子数据对应的所述基音周期参数和所述第一增益参数，确定所述每个冗余子数据对应的第一激励参数，所述第一激励参数用于反映所述第二语音数据中具有相关性的语音特征；

基于所述每个冗余子数据对应的所述线谱对参数和所述第一激励参数，预测所述每个冗余子数据对应的所述第二激励参数，所述第二激励参数用于反映所述第二语音数据中不具有相关性的语音特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征，包括：

对于第一个冗余子数据之后的每个冗余子数据，获取所述冗余子数据的上一个冗余子数据对应的非关键语音特征和语音数据帧；

基于所述冗余子数据对应的关键语音特征、所述上一个冗余子数据对应的非关键语音特征以及所述上一个冗余子数据对应的语音数据帧，预测所述冗余子数据对应的非关键语音特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关键语音特征包括所述第二语音数据的线谱对参数以及所述每个冗余子数据对应的基音周期参数和第一增益参数，所述基于所述冗余子数据对应的关键语音特征、所述上一个冗余子数据对应的非关键语音特征以及所述上一个冗余子数据对应的语音数据帧，预测所述冗余子数据对应的非关键语音特征，包括：

基于所述冗余子数据对应的基音周期参数和第一增益参数，确定所述冗余子数据对应的第一激励参数；

基于所述线谱对参数、所述冗余子数据对应的第一激励参数、所述上一个冗余子数据对应的非关键语音特征以及所述上一个冗余子数据对应的语音数据帧，预测所述冗余子数据对应的非关键语音特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征，包括：

对于第一个冗余子数据，获取所述第一个冗余子数据对应的参考非关键语音特征和参考语音数据帧；

基于所述第一个冗余子数据对应的关键语音特征、所述参考非关键语音特征以及所述参考语音数据帧，预测所述第一个冗余子数据对应的非关键语音特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征，包括：

调用特征预测模型，基于所述每个冗余子数据对应的关键语音特征，预测所述每个冗余子数据对应的非关键语音特征。