[发明专利]一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110931690.2 申请日: 2021-08-13
公开(公告)号: CN113490115A 公开(公告)日: 2021-10-08
发明(设计)人: 徐海;汪泽培 申请(专利权)人: 广州市迪声音响有限公司
主分类号: H04R3/02 分类号: H04R3/02;G10L17/02
代理公司: 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 代理人: 顾南江
地址: 511400 广东省广州市番禺区番*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 声纹 识别 技术 反馈 抑制 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

步骤S1,拾音设备采集音频信号;

步骤S2,依据声纹识别技术对所述音频信号进行分析,得到人发出的音频信号和音响发出的音频信号;

步骤S3,采用反馈抑制器对所述音响发出的音频信号进行衰减,从而实现声反馈抑制。

2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:

步骤S21,对所述音频信号进行特征提取,得到声纹特征;

步骤S22,将所述声纹特征输入至预设的声纹识别模型中进行识别,得到人发出的音频信号和音响发出的音频信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法,其特征在于,所述步骤S21具体包括以下步骤:

步骤S211,对所述音频信号进行快速傅里叶转换,得到转换后的音频信号;

步骤S212,对所述转换后的音频信号进行滤波处理,得到所述音频信号对应的声纹能量,并将所述音频信号对应的声纹能量确定为所述音频信号对应的声纹特征。

4.根据权利要求3所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法,其特征在于,所述声纹识别模型生成的方式具体包括以下步骤:

获取人发出的音频信号样本数据和音响发出的音频信号样本数据;

创建神经网络模型,将所述人发出的音频信号样本数据和音响发出的音频信号样本数据输入至所述神经网络模型中训练,得到声纹识别模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制方法,其特征在于,所述神经网络模型采用RNN模型、DNN模型或CNN模型。

6.一种基于声纹识别技术的声反馈抑制系统,其特征在于,所述系统包括:

拾音设备,用于采集音频信号;

分析模块,用于依据声纹识别技术对所述音频信号进行分析,得到人发出的音频信号和音响发出的音频信号;

反馈抑制器,用于对所述音响发出的音频信号进行衰减,从而实现声反馈抑制。

7.根据权利要求6所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制系统,其特征在于,所述分析模块包括:

特征提取模块,用于对所述音频信号进行特征提取,得到声纹特征;

识别模块,用于将所述声纹特征输入至预设的声纹识别模型中进行识别,得到人发出的音频信号和音响发出的音频信号。

8.根据权利要求7所述的一种基于声纹识别技术的声反馈抑制系统,其特征在于,所述特征提取模块包括:

转换模块,用于对所述音频信号进行快速傅里叶转换,得到转换后的音频信号;

滤波模块,用于对所述转换后的音频信号进行滤波处理,得到所述音频信号对应的声纹能量,并将所述音频信号对应的声纹能量确定为所述音频信号对应的声纹特征。

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