[发明专利]噪声降低的设备、系统和方法

说明书

一种实时噪声降低的方法，包括：使用接收到的音频信号的时间定位频谱表示来生成频谱数据；通过比较第一滤波数据和第二滤波数据确定语音的检测；以及通过基于所确定的语音的检测减弱噪声来生成噪声降低的音频输出。第一滤波数据和第二滤波数据通过分别基于第一时间尺度和第二时间尺度减弱频谱数据的时间变化而形成。一种噪声降低系统，包括处理电路，处理电路被配置成执行实时噪声降低的方法以生成经由噪声降低系统的输出端口发送的输出。一种噪声降低麦克风，包括：具有换能器的壳体，换能器耦接至其中的执行实时噪声降低的方法的处理器；以及输出端口。一种具有指令的非暂态计算机可读介质，指令使处理器执行实时噪声降低的方法。

技术领域

本公开内容总体上涉及用于噪声消除的系统和方法，特别地用于在音频捕获期间消除噪声的系统和方法。

背景技术

在若干应用中，降低有噪声的音频信号中的噪声(噪声消除)是重要的。噪声可以是背景噪声，例如环境噪声或低频噪声。

用于噪声消除的许多方法依赖于估计噪声，并且然后降低该噪声对有噪声的音频信号的影响。噪声估计是基于有噪声的信号中基本上仅存在噪声的部分。例如，可以使用语音活动检测(VAD)算法来检测信号中具有语音的部分，从而可以在没有这些部分的情况下执行噪声估计。

美国专利公布第2020/0066268A1号公开了一种噪声消除(回声消除)方法，该方法包括基于噪声和语音参数计算语音存在概率，以及基于语音存在概率消除噪声。噪声和语音参数基于噪声时段和语音时段预先确定，基于语音触发例如“OK Google”的定时来识别。语音概率计算器连续估计语音出现在接收到的音频中的概率。对于实时计算应用而言，计算概率和更新参数在计算上可能相对昂贵，例如，对于这样的计算，具有小能耗规模的音频数字信号处理器可能花费远多于100ms的时间。

频谱减法是现有噪声消除系统中用于降低捕获音频中噪声的普遍方法，例如，如Vaseghi，Saeed V.Advanced digital signal processing and noise reduction,JohnWileySons,2008的第11章“频谱减法”中所描述的。在频谱减法中，从有噪声的信号频谱中减去噪声频谱的估计(如下所述)以实现噪声消除。离散傅立叶变换用于变换至频域和从频域进行变换，在频域中执行减法。假设噪声是附加的，并且是缓慢变化的或平稳的过程。噪声频谱估计被周期性地更新，并且进一步假设该估计在更新之间没有明显变化。对于频谱减法中的减法步骤，从有噪声的信号的幅度中逐个频率地减去估计的噪声频谱的幅度，但是由于各种原因，相位保持不变，例如，仅噪声频谱的幅度的估计可能是可用的，以及/或者从有噪声的信号中去除与噪声相关联的相位信息可能是难以处理的，难以以高可靠性实现，或者在计算上是昂贵的。从有噪声的信号幅度中减去噪声幅度可能导致对噪声降低信号的负面预测，这就需要非线性校正，非线性校正会导致噪声降低信号失真，特别是当信噪比较低时。

已经提出多麦克风噪声消除器，即空间分布换能器的配置，以例如通过改善噪声估计来改善噪声消除性能，这是因为可以利用如此获得的空间和方向信息从有噪声的信号中分离出噪声。美国专利第6,963,649号公开了一种具有两个自适应滤波器的噪声消除麦克风系统，其中，第一自适应滤波器均衡两个全向麦克风，并且第二自适应滤波器然后执行噪声控制。两个全向麦克风可以面向相反的方向，但是设置在同一麦克风壳体中。多个麦克风配置增加了成本、设计复杂性，并且还频繁增加了与处理多个单独信号相关联的计算开销。

发明内容

包括工作场所和学校的整个社会数字化的提高、以及大流行病引发的挑战导致了音频和/或视频工具在工作场所、远程工作和学校中的快速采用。当在移动时和在家工作时使用这种工具时，特别是随着这种工具在共同工作空间的使用的增加，背景噪声是显著的问题。

增强语音(包括音乐或其他用户预期的音频)信号的噪声降低可以极大地改善用户体验并且提高生产率。在捕获的有噪声的音频信号中降低噪声的先前已知的方法难以在以成本有效的方式提供最终信号的期望声学质量的同时实时实现。