[發明專利]氣流雜音消除方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010537956.0
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111768801A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 吳銳興;田曉暉;葉利劍
• 申請（專利權）人: 瑞聲科技（新加坡）有限公司
• 主分類號: G10L25/24
• 分類號: G10L25/24;G10L25/51;G10L21/0264;G10L21/0232;G06N20/10;G06K9/62
• 代理公司: 深圳中細軟知識產權代理有限公司 44528
• 代理人: 王鍇

本發明實施例公開了一種氣流雜音消除方法，通過采集微型揚聲器中的原始音頻信號，對原始音頻信號進行預處理，得到初始信號；對初始信號進行特征提取，得到音頻特征；根據音頻特征對初始信號進行分類，確定初始信號的類別；當初始信號的類別為包含激勵氣流雜音的信號，則對初始信號進行信號壓縮處理，得到目標壓縮信號，通過對音頻特征進行分析和量化，確定氣流雜音的音頻信號，由于只對有氣流雜音信號進行濾除，最大程度地保留了原始音頻信號，并且在不改變微型揚聲器結構的基礎上，通過對音頻特特征進行一系列處理，提高了微型揚聲器的聲音輸出質量，提升用戶體驗。此外，還提出一種氣流雜音消除裝置、計算機設備及存儲介質。

【技術領域】

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種氣流雜音消除方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

【背景技術】

揚聲器氣流雜音是揚聲器雜音的主要來源之一。微型揚聲器腔體較小，結構精密，但是振膜振幅較大，氣流在腔體內容易形成湍流并產生流致噪聲。流致噪聲經過小腔體共振放大，在頻率較高的高頻諧振峰附近形成寬頻的能量集中分布，形成人們主觀聽音中的氣流雜音，主要表現為“嘶嘶”“沙沙”聲。氣流雜音是微型揚聲器中普遍存在的問題，在大電壓、大振幅的情況下愈加明顯。不同樣品存在差異，與揚聲器的腔體結構、發聲方式有顯著關系。

然而，現有的技術往往是通過改變腔體結構、出聲孔和導管設計等改變揚聲器物理結構方式來改善微型揚聲器氣流雜音的問題，但這種方法工藝成本較高、周期較長，且通用性受到限制，改善效果不佳。鑒于此，亟需提供一種新的氣流雜音消除方法。

【發明內容】

有鑒于此，本發明提供了一種氣流雜音消除方法、裝置、計算機設備及存儲介質，用于解決現有技術中氣流雜音消除效果不佳的問題。

本發明實施例的具體技術方案為：

第一方面，本發明實施例提供一種氣流雜音消除方法，應用于微型揚聲器，包括：

采集微型揚聲器中的原始音頻信號，對所述原始音頻信號進行預處理，得到初始信號；

對所述初始信號進行特征提取，得到音頻特征；

根據所述音頻特征對所述初始信號進行分類，確定所述初始信號的類別；

當所述初始信號的類別為包含激勵氣流雜音的信號，則對所述初始信號進行信號壓縮處理，得到目標壓縮信號。

進一步地，在所述對所述初始信號進行信號壓縮處理，得到目標壓縮信號之后，還包括：

將所述目標壓縮信號，通過淡入淡出機制進行編輯，得到目標音頻信號。

進一步地，對所述初始信號進行特征提取，得到音頻特征，包括：

提取所述初始信號高頻分量包絡和低頻分量包絡，并根據所述高頻分量包絡和所述低頻分量包絡的比值確定所述音頻特征，和/或提取所述初始信號的梅爾倒譜系數作為所述音頻特征。

進一步地，根據所述音頻特征對所述初始信號進行分類，確定所述初始信號的類別，包括：

若根據所述高頻分量包絡和所述低頻分量包絡的比值確定所述音頻特征，則獲取所述高頻分量包絡和所述低頻分量包絡的比值；

當所述比值小于預設比值閾值時，則確定所述初始信號的類別為包含激勵氣流雜音的信號；

當所述比值大于或者等于預設比值閾值時，則確定所述初始信號的類別為不包含激勵氣流雜音的信號。

進一步地，根據所述音頻特征對所述初始信號進行分類，確定所述初始信號的類別，包括：

若所述音頻特征為所述初始信號的梅爾倒譜系數，則將所述梅爾倒譜系數輸入到音頻信號分類器進行分類，得到所述初始信號的類別。