[发明专利]一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置

权利要求书

1.一种智能耳机的喇叭降噪方法，

所述智能耳机包括控制模块和喇叭，所述喇叭包括第一降噪模块与第二降噪模块，其特征在于，所述方法包括：

所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；

所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；

所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频；

其中，

所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令之前，所述方法还包括：所述控制模块获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；

所述控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；所述控制模块根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带生成第一降噪指令；

其中，

控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带，包括：所述控制模块将所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围输入噪声评估神经网络模型，以使得所述噪声评估神经网络模型输出噪声评估结果；其中，所述噪声评估神经网络模型根据所述评估结果确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；所述控制模块获取所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带，并生成第一降噪指令；

其中，噪声评估神经网络模型如下式所示：

其中，D为评估结果，θ为智能耳机的频率响应范围，i为第i个参数，α_i为A_i的系数，A_i为当前音频的特征参数，β_i为B_i的系数，B_i为当前环境噪声的参数，同一组数据中A_i与B_i为同类参数，都为信号强度或都为频率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频，包括：

所述第一降噪模块获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值；

所述第一降噪模块根据所述待调节的噪声阈值将当前噪声阈值调节为新噪声阈值；

所述第一降噪模块滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频；

所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频，包括：

所述第一降噪模块获取所述第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度；

所述第一降噪模块根据所述噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度确定所述噪声音频信号的压缩比例与所述当前音频信号的放大比例；

所述第一降噪模块根据所述压缩比例压缩处理所述噪声音频信号，根据所述放大比例提升处理所述当前音频信号，得到待优化的音频。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频，包括：

所述第二降噪模块对所述待优化音频进行丢包检测及修复处理，得到第二降噪音频；

所述第二降噪模块对所述第二降噪音频进行平滑处理，得到平滑处理后的第三降噪音频；

所述第二降噪模块对所述第三降噪音频进行信号拓展处理，得到拓展处理后的第四降噪音频，将所述第四降噪音频作为所述目标音频。