[发明专利]回声消除方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201710106188.1 | 申请日： | 2017-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN106601266A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 孙杨 | 申请（专利权）人： | 喜大（上海）网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L21/0216 | 分类号： | G10L21/0216 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 马维丽 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（上海）自*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的回声消除方法、装置及系统，属于语音信号处理技术领域。所述方法包括根据获取到的参考信号，获得所述参考信号对应的N个子带参考信号；根据获取到的主输入信号，获得所述主输入信号对应的N个主输入子带信号，其中，所述主输入信号包括所述参考信号经过第一延时传播的回声；基于所述N个子带参考信号，获得N个子带估计回声信号，再将所述N个主输入子带信号减去所述N个子带估计回声信号，获得N个子带残差信号，从而消除所述参考信号经过第一延时传播的回声。提高回声消除过程中的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 回声 消除 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种回声消除方法，其特征在于，所述方法包括：根据获取到的参考信号，获得所述参考信号对应的N个子带参考信号；根据获取到的主输入信号，获得所述主输入信号对应的N个主输入子带信号，其中，所述主输入信号包括所述参考信号经过第一延时传播的回声；基于所述N个子带参考信号，获得N个子带估计回声信号，再将所述N个主输入子带信号减去所述N个子带估计回声信号，获得N个子带残差信号，从而消除所述参考信号经过第一延时传播的回声。
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- 本发明公开了一种基于噪声混合相干性的双通道波束形成语音增强方法。自适应波束形成在无混响条件下可以有效地抑制方向性噪声信号，但在混响存在的条件下其效果大大降低。针对这个问题，本发明提出了一种基于噪声混合相干性的双通道波束形成方法。考虑到声场中同时存在相干性和散射性噪声，本发明提出用混合噪声声场来代替传统的散射性声场的假设，首先估计出混合噪声声场中的噪声相干性，用其来估计噪声的功率谱，并将噪声功率谱估计结果用于计算频域滤波的增益函数。噪声与混响信号经过频域滤波处理后，残留的噪声再通过最小方差无失真响应波束形成器进一步处理。实验证明利用本发明的方法增强后的语音质量相比于传统的方法有较明显的提高。
- 语音的降噪方法及装置-201811584019.X
- 聂颖;沙露露;郑权;张峰 - 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司
- 2018-12-24 - 2019-05-28 - G10L21/0216
- 本发明公开了一种语音的降噪方法及装置。其中，该方法包括：将带噪语音信号按照预定格式中的采样频率进行采样，得到带噪语音信号的采样点一；将带噪语音信号的采样点一作为语音降噪模型的输入，其中，语音降噪模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每组训练数据均包括：带噪语音信号的采样点；根据语音降噪模型的输出得到降噪后的采样点；根据降噪后的采样点得到降噪后的目标语音。本发明解决了相关技术中进行语音降噪的方式进行语音降噪的准确度较低的技术问题。
- 基于超高斯先验语音模型与深度学习的语音分离方法、系统及存储介质-201910167788.8
- 张啟权;王明江;陆云;韩宇菲;张禄 - 哈尔滨工业大学（深圳）
- 2019-03-06 - 2019-05-17 - G10L21/0216
- 本发明提供了一种基于超高斯先验语音模型与深度学习的语音分离方法、系统及存储介质,该语音分离方法包括利用纯净语音功率谱密度估计值和噪声功率谱密度估计值，从而求出增益函数中的先验信噪比，将先验信噪比带入到增益函数中得到增益函数的值，利用增益函数值与带噪语音谱相乘得到纯净语音幅度谱的估计值，利用重叠相加技术我们就能得到恢复出来的语音信号。本发明的有益效果是：本发明将传统的统计模型与深度学习技术的结合下，不仅能够有效的抑制非平稳噪声信号，同时也解决了深度学习技术高度依赖训练数据而泛化能力弱的问题。两者的结合使得该方法的增强性能在各种各样的噪声环境以及信噪比情况下都表现得非常鲁棒。
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