[發明專利]回聲消除方法及裝置、計算機可讀的存儲介質、電子裝置

在審

• 申請號: 202010693855.2
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111883154A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 馬路;趙培;蘇騰榮
• 申請（專利權）人: 海爾優家智能科技（北京）有限公司
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/30
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 呂昕煒

1.一種回聲消除方法，其特征在于，包括：

根據參考信號與回聲檢測信息對于聲源信號中的回聲信號進行估計，以得到回聲估計信息；其中，所述聲源信號為終端的音頻輸入通道接收到的音頻信號，所述參考信號為所述終端的音頻輸出通道中的音頻信號，所述回聲檢測信息用于指示所述聲源信號中存在所述回聲信號的概率；

根據所述聲源信號、所述回聲估計信息與預設的第一神經網絡模型以得到輸出信息，并根據所述輸出信息消除所述聲源信號中的回聲信號；其中，所述第一神經網絡模型是根據樣本聲源信號、樣本回聲信號與樣本輸出信息訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據參考信號與回聲檢測信息對于聲源信號中的回聲信號進行估計，以得到回聲估計信息，包括：

根據所述聲源信號、參考信號、回聲檢測信息與所述第二神經網絡模型以得到所述回聲估計信息；

其中，所述第二神經網絡模型是根據所述樣本聲源信號、樣本參考信號、樣本回聲檢測信息與所述樣本回聲信號進行訓練得到的。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述聲源信號、參考信號、回聲檢測信息與所述第二神經網絡模型以得到所述回聲估計信息之前，還包括：

根據所述聲源信號、所述參考信號與預設的第三神經網絡模型以得到所述回聲檢測信息；

其中，所述第三神經網絡模型是根據所述樣本聲源信號、所述樣本參考信號與所述樣本回聲檢測信息進行訓練得到的。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述聲源信號、所述回聲估計信息與預設的第一神經網絡模型以得到輸出信息，包括：

根據預設的頻段區分方式將所述聲源信號區分為多個頻段，并根據所述回聲估計信息與所述第一神經網絡模型，以確定所述聲源信號中的每一個所述頻段對應的頻段增益系數；其中，所述頻段增益系數為所述輸出信息；

對每一個所述頻段中的每一個所述頻點對應的聲源信號乘以所述頻點對應的增益系數進行回聲消除處理，以得到消除所述回聲信號的聲源信號。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述聲源信號、所述回聲估計信息與預設的第一神經網絡模型以得到輸出信息，包括：

根據預設的頻段區分方式將所述聲源信號區分為多個頻段，并根據所述回聲估計信息與所述第一神經網絡模型，以確定所述聲源信號中的每一個所述頻段對應的頻段增益系數；

根據所述頻段增益系數以確定所述聲源信號的每一個所述頻段中的每一個頻點對應的頻點增益系數；其中，所述頻點增益系數為所述輸出信息；

根據所述頻點增益系數對每一個所述頻段中的每一個所述頻點對應的聲源信號進行回聲消除處理，以得到消除所述回聲信號的聲源信號。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述聲源信號包括：近端信號，或者，近端信號與遠端信號；其中，所述遠端信號用于指示所述聲源信號中的所述回聲信號；

所述根據所述聲源信號、所述參考信號與預設的第三神經網絡模型以得到所述回聲檢測信息之前，還包括：

根據所述聲源信號、所述參考信號與所述第三神經網絡模型，檢測所述聲源信號中是否包括遠端信號；

在所述聲源信號僅包括所述近端信號的情形下，將所述聲源信號輸出至所述終端的音頻輸出通道；或者，

在所述聲源信號包括所述近端信號與所述遠端信號的情形下，根據所述聲源信號、所述參考信號與所述第三神經網絡模型以得到所述回聲檢測信息。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述樣本聲源信號；其中，所述樣本聲源信號由樣本遠端信號與樣本近端信號疊加得到，所述樣本遠端信號用于指示樣本回聲信號；

確定所述樣本聲源信號的增益系數，并將所述增益系數作為樣本輸出信息；

根據所述樣本聲源信號與所述樣本輸出信息之間的關系，建立所述第一神經網絡模型。