[发明专利]用于数字助听器的音频信号处理方法和数字助听器

权利要求书

1.一种用于数字助听器的音频信号处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取音频信号，对所述音频信号进行处理，得到所述音频信号中包含的噪声信号；

基于聚类算法对所述噪声信号进行处理，获得所述噪声信号对应的场景类别；以及

基于所述场景类别确定用于所述音频信号的均衡方案和降噪方案。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中基于聚类算法对所述噪声信号进行处理，获得所述噪声信号对应的场景类别，包括：

对所述噪声信号进行处理，得到所述噪声信号的聚类特征向量；以及

基于所述聚类特征向量确定所述噪声信号对应的场景类别。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中对所述噪声信号进行处理，得到所述噪声信号的聚类特征向量，包括：

对所述噪声信号进行处理，得到所述噪声信号的均值特征向量；以及

基于所述均值特征向量，得到所述噪声信号的聚类特征向量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中对所述噪声信号进行处理，得到所述噪声信号的均值特征向量，包括：

计算所述噪声信号中的各帧信号的功率谱；

计算各帧信号的功率谱在频率维度上的平均值，得到所述噪声信号的功率谱特征向量；以及

计算所述功率谱特征向量的均值，得到所述噪声信号的均值特征向量。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中基于所述均值特征向量，得到所述噪声信号的聚类特征向量，包括：

计算所述功率谱特征向量与所述均值特征向量的差值，作为所述噪声信号的聚类特征向量。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中基于所述聚类特征向量确定所述噪声信号对应的场景类别，包括：

确定所述聚类特征向量与预设的各个聚类中心的聚类中心特征向量的相似度，基于所述相似度确定所述噪声信号对应的场景类别。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，其中确定所述聚类特征向量与预设的各个聚类中心的聚类中心特征向量的相似度，包括：

计算所述聚类特征向量与预设的各个聚类中心的聚类中心特征向量的欧氏距离；以及

基于所述欧氏距离确定所述聚类特征向量与预设的各个聚类中心的聚类中心特征向量的相似度。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中基于所述场景类别确定用于所述音频信号的均衡方案和降噪方案，包括：

基于所述场景类别确定用于所述音频信号的降噪算法。

9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中基于所述场景类别确定用于所述音频信号的均衡方案和降噪方案，还包括：

基于所述噪声信号的所述均值特征向量确定用于所述音频信号的降噪算法的降噪参数。

10.如权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，其中所述方法使用经训练的机器学习模型来实现。

11.一种数字助听器，其特征在于，所述数字助听器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行如权利要求1-10中的任一项所述的用于数字助听器的音频信号处理方法。

12.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时，执行如权利要求1-10中的任一项所述的用于数字助听器的音频信号处理方法。