[发明专利]一种语音处理方法、装置和电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种语音处理方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：获取语音增强模型对应输入的第一语音特征信息和输出的第二语音特征信息；对所述第一语音特征信息和第二语音特征信息进行加权，得到目标语音特征信息并输出；进而本发明实施例能够在保证语音增强效果的同时，减小语音增强模型对语音的破坏程度，从而有效降低语音失真。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种语音处理方法、装置和电子设备。

背景技术

随着通信技术的快速发展，诸如手机、平板电脑等终端越来越普及，给人们的生活、学习、工作带来了极大的便利。这些终端可以通过麦克风收集语音信号，使用语音增强技术对收集到的语音信号进行处理，以降低噪声干扰的影响。其中，语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。

目前，终端通常是使用诸如深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)、长短期记忆人工神经网络(Long Short-TermMemory，LSTM)等传统神经网络的语音增强方法去除噪声，实现语音增强；但是传统神经网络的语音增强方法在去除噪声的同时，也会一定程度的破坏有用的语音信号，造成了语音失真。

发明内容

本发明实施例提供一种语音处理方法，以降低语音失真。

相应的，本发明实施例还提供了一种语音处理装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种语音处理方法，具体包括：获取语音增强模型对应输入的第一语音特征信息和输出的第二语音特征信息；对所述第一语音特征信息和第二语音特征信息进行加权，得到目标语音特征信息并输出。

可选地，所述第一语音特征信息和第二语音特征信息均为多维向量；所述对所述第一语音特征信息和第二语音特征信息进行加权，得到目标语音特征信息，包括：获取权重信息，所述权重信息包括第一权重和第二权重；将所述第一权重与第一语音特征信息相乘得到第一特征向量，以及将所述第二权重与第二语音特征信息相乘得到第二特征向量；将所述第一特征向量和第二特征向量相加，得到目标语音特征信息。

可选地，所述方法还包括确定权重信息的步骤：确定测试语音信号和多个权重对，所述权重对包括输入语音对应的第一权重和输出语音对应的第二权重，所述第一权重和第二权重的和为设定值；依据所述测试语音信号和语音增强模型，对多个权重对进行筛选，确定所述权重信息。

可选地，所述依据所述测试语音信号和语音增强模型，对多个权重对进行筛选，确定所述权重信息，包括：分别依据各权重对和语音增强模型对所述测试语音信号进行处理，得到所述测试语音信号的多个语音识别结果，一个语音识别结果对应一个权重对；确定各权重对对应语音识别结果的识别率，依据各权重对对应的识别率，从所述多个权重对中筛选出一个权重对作为所述权重信息。

可选地，所述方法还包括依据所述目标语音特征信息进行语音识别的步骤：对所述目标语音特征信息进行波形重构得到目标语音信号，对目标语音信号进行语音识别得到对应的语音识别结果。

本发明实施例还公开了一种语音处理装置，具体包括：信息获取模块，用于获取语音增强模型对应输入的第一语音特征信息和输出的第二语音特征信息；

信息加权模块，用于对所述第一语音特征信息和第二语音特征信息进行加权，得到目标语音特征信息并输出。

可选地，所述第一语音特征信息和第二语音特征信息均为多维向量；所述信息加权模块，具体用于获取权重信息，所述权重信息包括第一权重和第二权重；将所述第一权重与第一语音特征信息相乘得到第一特征向量，以及将所述第二权重与第二语音特征信息相乘得到第二特征向量；将所述第一特征向量和第二特征向量相加，得到目标语音特征信息。