[發明專利]語音純度的識別方法、裝置、存儲介質及電子裝置

在審

• 申請號: 202010832990.0
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN112002343A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 趙欣;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: G10L25/30
• 分類號: 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: 趙靜

1.一種語音純度的識別方法，其特征在于，包括：

獲取目標音頻的信號特征；

使用第一模型對所述信號特征進行識別，以確定所述目標音頻的語音純度，其中，所述第一模型為使用多組訓練數據對初始模型進行機器學習訓練后得到的模型，所述多組訓練數據中的每組數據均包括：第一音頻和用于標識所述第一音頻的語音純度的標識信息，所述第一音頻為利用第一純凈語音對第二純凈語音進行加擾后所得到的音頻，所述第一純凈語音和所述第二純凈語音為同一純凈音頻中所包括的語音，其中，所述純凈音頻為不包含噪聲的音頻。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型對所述信號特征進行識別之前，所述方法還包括：

按照預定干擾系數將所述第一純凈語音加擾到所述第二純凈語音上，以得到所述第一音頻；

確定與所述預定干擾系數對應的所述標識信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在按照預定干擾系數將所述第一純凈語音加擾到所述第二純凈語音上，以得到所述第一音頻之前，所述方法還包括：

去除所述純凈音頻中的靜音部分以得到第一語音；

將所述第一語音中的第一部分語音確定為所述第一純凈語音，將所述第一語音中的第二部分語音確定為所述第二純凈語音。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在按照預定干擾系數將所述第一純凈語音加擾到所述第二純凈語音上，以得到所述第一音頻之前，所述方法還包括：

將第一設定值與第一預定系數的乘積確定為所述預定干擾系數，其中，所述第一設定值為所述第二純凈語音的能量與所述第一純凈語音的能量和第二設定值的乘積的比的常用對數，所述第二設定值為第二預定系數的指數函數，所述指數函數為所述預定功率比與第三預定系數的比值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

獲取目標音頻的信號特征包括：分別獲取所述目標音頻中包括的多個音頻幀的信號特征；

使用第一模型對所述信號特征進行識別，以確定所述目標音頻的語音純度包括：使用所述第一模型分別對所述多個音頻幀的信號特征進行識別，以分別確定所述多個音頻幀的語音純度；將所述多個音頻幀的語音純度確定為所述目標音頻的語音純度。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型對所述信號特征進行識別之前，所述方法還包括：

獲取多組所述訓練數據；

使用多組所述訓練數據通過所述機器學習對初始模型進行訓練，以得到所述第一模型。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括循環神經網絡RNN模型。

8.一種語音純度的識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取目標音頻的信號特征；

識別模塊，用于使用第一模型對所述信號特征進行識別，以確定所述目標音頻的語音純度，其中，所述第一模型為使用多組訓練數據對初始模型進行機器學習訓練后得到的模型，所述多組訓練數據中的每組數據均包括：第一音頻和用于標識所述第一音頻的語音純度的標識信息，所述第一音頻為利用第一純凈語音對第二純凈語音進行加擾后所得到的音頻，所述第一純凈語音和所述第二純凈語音為同一純凈音頻中所包括的語音，其中，所述純凈音頻為不包含噪聲的音頻。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1至7任一項中所述的方法。

10.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行所述權利要求1至7任一項中所述的方法。