[发明专利]一种声音降噪方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种声音降噪方法及装置，涉及音频处理技术领域。所述方法包括：获取当前采样点的第一声音数据；获取第二声音数据，其中，第二声音数据为第二采样时刻采集的数据，第二采样时刻为第一采样时刻之前、与第一采样时刻最接近的预设数量个采样时刻，第一采样时刻为第一声音数据对应的采样时刻；根据第二声音数据，对第一声音数据进行滑动平滑处理；将处理后的采样数据，确定为所述第一声音数据降噪后的数据。应用本实施例的技术方案，能够从声音信号中去除突变型噪声，提高声音的品质。

技术领域

本申请涉及音频处理技术领域，特别涉及一种声音降噪方法及装置。

背景技术

当音频采集设备采集声音信号时，容易受到周围环境因素的影响，使采集的声音信号包含噪声，影响声音的品质。这些噪声的来源很多，包括设备干扰和电磁干扰等，例如，电机转动产生的噪声和电磁信号干扰产生的噪声。所产生的噪声也可以分为很多种类型，其中可以包括声音的能量峰值不大、能量变化比较缓慢、持续时间较长的平稳型噪声，也可以包括能量峰值很大、能量变化很大、持续时间很短的突变型噪声。图1为携带噪声的语音数据的一种时域图，其中既包含突变型噪声，又包含平稳型噪声。

现有技术中，常常采用谱减法降低声音信号中的噪声，其具体过程为：采集原始声音信号，默认该原始声音信号是目标声音信号与噪声信号的叠加，获取原始声音信号的原始频谱，从该原始频谱中减去预设噪声频谱，然后根据减去预设噪声频谱的原始频谱获得降噪后的声音信号。由于噪声通常是长期存在于环境中的，因此可以在无目标声音信号的情况下采集噪声样本，根据采集到的样本获取预设噪声频谱。

通常，噪声可以划分为平稳性噪声和突变型噪声两种。

其中，平稳型噪声具有比较明显的频谱特征，而突变型噪声不具有明显的频谱特征，所以当采集的噪声样本中即包含平稳型噪声又包含突变型噪声时，很难从噪声样本中获取到突变型噪声的频谱，例如，图2为主要携带突变型噪声的语音数据的一种频域图，从图中可以看出突变型噪声分布很密集，没有明显的频率特性，无法估计出突变型噪声的频谱。

综合以上，平稳型噪声的频谱特征比较突出，应用上述方式对声音信号降噪时，能够较好地去除平稳型噪声，但是难以去除突变型噪声，进而易导致降噪后声音品质低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供了一种声音降噪方法及装置，能够从声音信号中去除突变型噪声，提高声音的品质。

为了达到上述目的，本申请公开了一种声音降噪方法，所述方法包括：

获取当前采样点的第一声音数据；

获取第二声音数据，其中，所述第二声音数据为：第二采样时刻采集的数据，所述第二采样时刻为：第一采样时刻之前、与所述第一采样时刻最接近的预设数量个采样时刻；所述第一采样时刻为所述第一声音数据对应的采样时刻；

根据所述第二声音数据，对所述第一声音数据进行滑动平滑处理；

将处理后的采样数据，确定为所述第一声音数据降噪后的数据。

可选的，所述根据所述第二声音数据，对所述第一声音数据进行滑动平滑处理的步骤，包括：

按照以下公式，对所述第一声音数据进行处理：

其中，所述pcm(i)′为处理后的第一声音数据，所述N为所述预设数量，所述pcm(i-j)为：第(i-j)采样时刻采集的声音数据，所述i为所述第一采样时刻，所述j为采样时刻偏移量，所述a(j)为预设的第j个滑动平滑系数。

可选的，所述a(j)为：

可选的，所述预设数量采用以下方式确定：

获得声音采集设备的采样率，将所述采样率与预设值的乘积确定为预设数量。