[发明专利]音频数据的处理方法、服务器及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202310589026.3 | 申请日: | 2023-05-23 |
公开(公告)号: | CN116631425A | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
发明(设计)人: | 张超鹏;邓源强;陈凯;宗旋 | 申请(专利权)人: | 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G10L21/0208 | 分类号: | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/30 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 冯世博 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 音频 数据 处理 方法 服务器 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种音频数据的处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户演唱目标歌曲时的录制音频数据,所述录制音频数据包括录制到的目标歌曲的伴声音频数据在经过回采系统后得到的回采数据和所述用户的干声数据,所述伴声音频数据为所述目标歌曲的原唱音频数据或者背景音频数据;
提取所述伴声音频数据的音频特征,并将所述音频特征输入回采预测模型,由所述回采预测模型预测所述伴声音频数据在经过回采系统后得到的预测音频特征;
基于所述预测音频特征,确定针对所述伴声音频数据的预测回采数据;
基于所述预测回采数据对所述录制音频数据进行回踩消除处理,得到所述录制音频数据中关于所述用户的预测干声数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述回采系统的样本激励数据和样本录音数据;所述样本录音数据为所述激励数据在经过所述回采系统后得到的回采数据;
基于所述样本激励数据和所述样本录音数据,确定针对所述回采系统的模拟回采数据;
提取所述模拟回采数据的音频特征,并将所述模拟回采数据的音频特征输入待训练的回采预测模型进行模型训练,由所述待训练的回采预测模型预测所述模拟回采数据在经过所述回采系统后得到的训练音频特征;
基于所述模拟回采数据的音频特征与所述训练音频特征之间的差异,确定所述待训练的回采预测模型的模型损失,并根据所述模型损失调整所述待训练的回采预测模型,直到得到训练完成的回采预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述样本激励数据和所述样本录音数据,确定针对所述回采系统的模拟回采数据,包括:
对所述样本激励数据进行频谱调整处理,得到调整后的激励数据;所述频谱调整处理用于模拟所述样本激励数据在经过所述回采系统后的频谱损失,并基于所述频谱损失调整所述样本激励数据;以及
基于所述样本激励数据和所述样本录音数据,确定所述回采系统的脉冲响应;
对所述调整后的激励数据和所述脉冲响应进行卷积处理,得到所述回采系统的初始回采数据;
对所述初始回采数据进行数据增益处理,得到所述回采系统的模拟回采数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述样本激励数据基于第一信号值序列表征,所述样本录音数据基于第二信号值序列表征;所述基于所述样本激励数据和所述样本录音数据,确定所述回采系统的脉冲响应,包括:
基于互相关函数确定所述第一信号值序列和所述第二信号值序列之间的互相关值,并将所述互相关值作为所述回采系统的脉冲响应。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述回采系统的样本激励数据,包括:
获取样本音频数据,并基于所述样本音频数据得到针对所述回采系统的最大长度序列、格雷码和扫频信号中的任意一种作为所述样本激励数据。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述模拟回采数据的音频特征包括第一幅频特征和第一相频特征;在所述将所述模拟回采数据的音频特征输入待训练的回采预测模型进行模型训练之前,还包括:
对所述模拟回采数据依次进行傅里叶变换处理和特征提取处理,得到所述第一幅频特征和所述第一相频特征。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述伴声音频数据的音频特征包括第二幅频特征和第二相频特征;在所述将所述音频特征输入回采预测模型之前,还包括:
对所述伴声音频数据进行音调调整处理,得到音调调整后的第一处理音频数据;
对所述第一处理音频数据进行分帧加窗处理,得到分帧加窗后的第二处理音频数据;
对所述第二处理音频数据进行傅里叶变换处理,得到针对所述伴声音频数据的复数频谱;
基于所述复数频谱,得到所述第二相频特征和所述第二幅频特征。
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