[發(fā)明專利]噪聲檢測方法、噪聲檢測裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010085321.1
• 申請日: 2020-02-10
• 公開（公告）號: CN111341333B
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 夏咸軍;王燕南
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208;G10L25/78;G10L25/03;G10L25/30;G10L25/45
• 代理公司: 深圳市聯(lián)鼎知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44232
• 代理人: 葉虹

1.一種噪聲檢測方法，其特征在于，包括：

提取多個樣本音頻信號分別對應(yīng)的頻譜特征；

根據(jù)所述頻譜特征所屬的分類類別對所述多個樣本音頻信號分類，得到多個類別子集，所述多個類別子集包括純凈語音子集和純凈噪聲子集；其中，所述類別子集與所述分類類別一一對應(yīng)；

根據(jù)所述多個類別子集分別訓(xùn)練噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)；

通過訓(xùn)練后的噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)檢測采集到的實時音頻信號中各時刻對應(yīng)的噪聲概率；其中，所述噪聲概率用于表示所述時刻的音頻信號中不包括噪聲的概率；

確定所述各時刻之前的第二預(yù)設(shè)幀對應(yīng)的平滑噪聲概率；

計算所述平滑噪聲概率與相對應(yīng)時刻的噪聲概率的平均值，作為所述各時刻對應(yīng)的噪聲概率的平滑處理結(jié)果，并依據(jù)平滑處理結(jié)果生成所述實時音頻信號對應(yīng)的噪聲序列。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取多個樣本音頻信號分別對應(yīng)的頻譜特征，包括：

劃分所述多個樣本音頻信號分別對應(yīng)的時間幀，得到各所述樣本音頻信號的信號片段；

對所述信號片段進(jìn)行傅里葉變換，得到所述信號片段對應(yīng)的頻譜能量分布；

根據(jù)頻譜特征生成算法生成所述頻譜能量分布對應(yīng)的頻譜特征，并將對應(yīng)于同一樣本音頻信號的頻譜特征進(jìn)行拼接，得到各所述樣本音頻信號對應(yīng)的頻譜特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個類別子集分別訓(xùn)練噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)，包括：

將所述純凈語音子集輸入所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)，并通過所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)檢測所述純凈語音子集中樣本音頻信號對應(yīng)的第一預(yù)測噪聲序列，以及計算所述純凈語音子集對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)噪聲序列與所述第一預(yù)測噪聲序列之間的第一損失函數(shù)，根據(jù)所述第一損失函數(shù)調(diào)整所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到所述第一損失函數(shù)處于預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)；以及，

將所述純凈噪聲子集輸入所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)，并通過所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)檢測所述純凈噪聲子集中樣本音頻信號對應(yīng)的第二預(yù)測噪聲序列，以及計算所述純凈噪聲子集對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)噪聲序列與所述第二預(yù)測噪聲序列之間的第二損失函數(shù)，根據(jù)所述第二損失函數(shù)調(diào)整所述噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直到所述第二損失函數(shù)處于所述預(yù)設(shè)的閾值范圍內(nèi)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過訓(xùn)練后的噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)檢測采集到的實時音頻信號中各時刻對應(yīng)的噪聲概率，包括：

通過訓(xùn)練后的噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)確定所述實時音頻信號中各時刻之前的第一預(yù)設(shè)幀；其中，所述第二預(yù)設(shè)幀的數(shù)量大于所述第一預(yù)設(shè)幀的數(shù)量；

根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)幀檢測所述實時音頻信號中各時刻對應(yīng)的噪聲概率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，依據(jù)平滑處理結(jié)果生成所述實時音頻信號對應(yīng)的噪聲序列，包括：

將所述平滑處理結(jié)果中大于等于門限值的時刻標(biāo)注為1，以及將所述平滑處理結(jié)果中小于所述門限值的時刻標(biāo)注為0，直到標(biāo)注完成所有的所述平滑處理結(jié)果；

將標(biāo)注結(jié)果按照時刻順序進(jìn)行排列，得到所述實時音頻信號對應(yīng)的噪聲序列。

6.一種噪聲檢測裝置，其特征在于，包括：

頻譜特征提取單元，用于提取多個樣本音頻信號分別對應(yīng)的頻譜特征；

音頻信號分類單元，用于根據(jù)所述頻譜特征所屬的分類類別對所述多個樣本音頻信號分類，得到多個類別子集，所述多個類別子集包括純凈語音子集和純凈噪聲子集；其中，所述類別子集與所述分類類別一一對應(yīng)；

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練單元，用于根據(jù)所述多個類別子集分別訓(xùn)練噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)；

噪聲檢測單元，用于通過訓(xùn)練后的噪聲檢測網(wǎng)絡(luò)檢測采集到的實時音頻信號中各時刻對應(yīng)的噪聲概率，所述噪聲概率用于表示所述時刻的音頻信號中不包括噪聲的概率；以及確定所述各時刻之前的第二預(yù)設(shè)幀對應(yīng)的平滑噪聲概率；計算所述平滑噪聲概率與相對應(yīng)時刻的噪聲概率的平均值，作為所述各時刻對應(yīng)的噪聲概率的平滑處理結(jié)果，并依據(jù)平滑處理結(jié)果生成所述實時音頻信號對應(yīng)的噪聲序列。

7.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一項所述的方法。

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執(zhí)行指令；

其中，所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令來執(zhí)行權(quán)利要求1-5任一項所述的方法。