[發明專利]噪聲估計方法及系統

有效

• 申請號: 201811554601.1
• 申請日: 2018-12-18
• 公開（公告）號: CN109741760B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 管青松;馬峰;王海坤
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G10L21/0232
• 分類號: G10L21/0232
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 王立民;賈博雍

1.一種噪聲估計方法，其特征在于，包括：

接收帶噪語音數據；

提取所述帶噪語音數據中的原噪聲信號；

根據頻率劃分標準，對所述原噪聲信號進行壓縮，得到目標噪聲信號，包括：根據當前場景的噪聲特性，利用設定的截斷頻率閾值對原噪聲信號進行頻段劃分，并對劃分后的各頻段采用不同的頻率分辨率進行劃分。

2.根據權利要求1所述的噪聲估計方法，其特征在于，所述根據頻率劃分標準，對所述原噪聲信號進行壓縮的具體步驟包括：

根據噪聲特性，確定截斷頻率閾值以及相應的頻率分辨率；

根據所述截斷頻率閾值將所述原噪聲信號劃分為至少兩個子頻段；

在所述子頻段按照相應的所述頻率分辨率進行劃分，以壓縮所述原噪聲信號的頻點數量。

3.根據權利要求2所述的噪聲估計方法，其特征在于，所述在所述子頻段按照相應的所述頻率分辨率進行劃分包括：

對基于同一個所述截斷頻率閾值劃分的子頻段，高于該截斷頻率閾值的所述子頻段采用較低的所述頻率分辨率進行劃分，低于該截斷頻率閾值的所述子頻段采用較高的所述頻率分辨率進行劃分。

4.根據權利要求1所述的噪聲估計方法，其特征在于，所述提取所述帶噪語音數據中的原噪聲信號包括：

利用預先訓練的音頻分類模型，從所述帶噪語音數據中剔除語音信號，得到所述原噪聲信號。

5.根據權利要求4所述的噪聲估計方法，其特征在于，所述方法還包括：

利用先驗知識對所述原噪聲信號中的平穩噪聲進行估算；

根據對平穩噪聲的估算結果，求取所述原噪聲信號中的突變噪聲。

6.一種噪聲估計系統，其特征在于，包括：

拾音模塊，用于接收帶噪語音數據；

噪聲提取模塊，用于提取所述帶噪語音數據中的原噪聲信號；

噪聲壓縮模塊，用于根據頻率劃分標準，對所述原噪聲信號進行壓縮，得到目標噪聲信號，包括：根據當前場景的噪聲特性，利用設定的截斷頻率閾值對原噪聲信號進行頻段劃分，并對劃分后的各頻段采用不同的頻率分辨率進行劃分。

7.根據權利要求6所述的噪聲估計系統，其特征在于，所述噪聲壓縮模塊具體包括：

劃分標準確定單元，用于根據噪聲特性，確定截斷頻率閾值以及相應的頻率分辨率；

頻段劃分單元，用于根據所述截斷頻率閾值將所述原噪聲信號劃分為至少兩個子頻段；

頻率劃分單元，用于在所述子頻段按照相應的所述頻率分辨率進行劃分，以壓縮所述原噪聲信號的頻點數量。

8.根據權利要求7所述的噪聲估計系統，其特征在于，所述頻率劃分單元具體用于：

對基于同一個所述截斷頻率閾值劃分的子頻段，高于該截斷頻率閾值的所述子頻段采用較低的所述頻率分辨率進行劃分，低于該截斷頻率閾值的所述子頻段采用較高的所述頻率分辨率進行劃分。

9.根據權利要求6所述的噪聲估計系統，其特征在于，所述噪聲提取模塊，具體用于利用預先訓練的音頻分類模型，從所述帶噪語音數據中剔除語音信號，得到所述原噪聲信號。

10.根據權利要求9所述的噪聲估計系統，其特征在于，所述系統還包括：

平穩噪聲估算模塊，用于利用先驗知識對所述原噪聲信號中的平穩噪聲進行估算；

突變噪聲計算模塊，用于根據對平穩噪聲的估算結果，求取所述原噪聲信號中的突變噪聲。