[发明专利]回声消除方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种回声消除方法。该方法包括：利用预训练的深度学习滤波模型，对设备播放音频时的场景采集的信号进行特征提取，得到预先估计的回声路径；对设备采集的麦克风信号以及远端信号进行特征提取，确定麦克风信号声学特征以及远端信号声学特征；利用预先估计的回声路径以及远端信号声学特征，估计当前远端信号在麦克风信号中的回路分量；利用回路分量对麦克风信号声学特征进行回声消除。本发明实施例还提供一种回声消除系统。本发明实施例在回声消除开始时就能以最佳状态去消除回声。在回声消除的过程中不重新估计回声路径，回声路径保持稳定，从整体上提升回声消除的效果。

技术领域

本发明涉及智能语音领域，尤其涉及一种回声消除方法及系统。

背景技术

智能设备为了与用户交互，会采集用户说的语音，进行语音识别，得到对应的识别结果后进行反馈。然而，扬声器播放的声音会经过反射或其他情况被麦克风采集到，产生回声，进而影响语音识别的效果。

回声消除算法的目标是去除麦克风采集的信号中的回声分量。传统方法是基于自适应滤波估计回声路径，进而根据回声路径估计远端(参考)信号的回声分量，然后在麦克风接收信号中减去此估计值以抵消回波，其中准确估计回声路径非常重要，准确估计的回声路径可以有效的去除麦克风音频中的回声。

在实现本发明过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：

自适应滤波估计回声路径需要一个学习调整的过程，在成功估计出回声路径之前算法无法进行回声消除的工作，使得麦克风采集音频中开头部分的回声消除效果并不理想；自适应滤波估计回声路径的求解公式是基于仅有远端(参考)信号的假设，当近端有人声时，假设就不成立了，此时估计的回声路径不准确，使得在麦克风近端有人声时回声消除效果并不理想；自适应滤波是线性系统，设备的扬声器存在严重非线性失真时回声消除效果不理想；当背景噪声为非平稳噪声时回声消除效果不理想。

发明内容

为了至少解决现有技术中开头部分消除不理想、近端有人声时消除效果不理想、播放设备存在严重非线性失真时消除效果不理想、当背景噪声为非平稳噪声时消除效果不理想的问题。第一方面，本发明实施例提供一种回声消除方法，包括：

利用预训练的深度学习滤波模型，对设备播放音频时的场景采集的信号进行特征提取，得到预先估计的回声路径；

对设备采集的麦克风信号以及远端信号进行特征提取，确定麦克风信号声学特征以及远端信号声学特征；

利用所述预先估计的回声路径以及所述远端信号声学特征，估计当前远端信号在麦克风信号中的回路分量，以节省估计所述回路分量的时间；

利用所述回路分量对所述麦克风信号声学特征进行回声消除。

第二方面，本发明实施例提供一种回声消除系统，包括：

回声路径预估计程序模块，用于利用预训练的深度学习滤波模型，对设备播放音频时的场景采集的信号进行特征提取，得到预先估计的回声路径；

声学特征确定程序模块，用于对设备采集的麦克风信号以及远端信号进行特征提取，确定麦克风信号声学特征以及远端信号声学特征；

回路分量确定程序模块，用于利用所述预先估计的回声路径以及所述远端信号声学特征，估计当前远端信号在麦克风信号中的回路分量，以节省估计所述回路分量的时间；

回声消除程序模块，用于利用所述回路分量对所述麦克风信号声学特征进行回声消除。

第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的回声消除方法的步骤。