降风噪方法、装置、终端设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114974287A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210327843.7G10L25/21(2013.01)(22)申请日2022.03.30G10L25/24(2013.01)G10L25/27(2013.01)(71)申请人厦门亿联网络技术股份有限公司G10K11/178(2006.01)地址361009福建省厦门市湖里区高新技术园护安路666号亿联网络总部大楼(72)发明人邱志豪陈建义(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202专利代理师颜希文(51)Int.Cl.G10L21/0216(2013.01)G10L19/02(2013.01)G10L19/04(2013.01)G10L19/26(2013.01)G10L25/18(2013.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称降风噪方法、装置、终端设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种降风噪方法、装置、终端设备及存储介质，通过利用多种预设信号分析算法，对麦克风采集的音频信号进行信号分析，输出多个风噪识别标识，麦克风包括单麦克风，并基于多个风噪识别标识，确定音频信号的风噪类别；以及基于音频信号的风噪类别，确定与风噪类别对应的目标风噪滤波器，并利用目标风噪滤波器，对音频信号进行降噪，输出降噪后的目标音频信号，从而对音频信号的风噪类别进行分类识别，以便于后续有针对性的对不同风噪类别的音频信号进行相应的降噪处理，同时利用多种预设信号分析算法进行信号分析，能够有效避免出现漏检或误检的情况，提高音频信号分类识别的准确度，进而提高降噪效果。CN114974287ACN114974287A权利要求书1/3页1.一种降风噪方法，其特征在于，包括：基于多种预设信号分析算法，对麦克风采集的音频信号进行信号分析，输出多个风噪识别标识，所述风噪识别标识用于表示每种所述预设信号分析算法对应的风噪识别结果，所述麦克风包括单麦克风；基于多个所述风噪识别标识，确定所述音频信号的风噪类别，所述风噪类别包括纯风噪和含风噪人声；基于所述音频信号的风噪类别，确定与所述风噪类别对应的目标风噪滤波器；利用所述目标风噪滤波器，对音频信号进行降噪，输出降噪后的目标音频信号。2.如权利要求1所述的降风噪方法，其特征在于，所述预设信号分析算法包括低频功率比算法、功率谱差异算法和LPC分析算法，所述基于多种预设信号分析算法，对麦克风采集的音频信号进行信号分析，输出多个风噪识别标识，包括：基于所述低频功率比算法，对所述音频信号进行低频功率比分析，输出第一风噪识别标识；基于所述功率谱差异算法，对所述音频信号进行功率谱分析，输出第二风噪识别标识；基于所述LPC分析算法，对所述音频信号进行LPC分析，输出第三风噪识别标识。3.如权利要求2所述的降风噪方法，其特征在于，所述基于所述低频功率比算法，对所述音频信号进行低频功率比分析，输出第一风噪识别标识，包括：基于所述低频功率比算法，计算所述音频信号的低频能量和全频带能量；根据所述低频能量和全频带能量，计算所述音频信号的低频能量功率比；根据所述低频能量功率比，确定所述音频信号的第一风噪识别标识。4.如权利要求2所述的降风噪方法，其特征在于，所述基于所述功率谱差异算法，对所述音频信号进行功率谱分析，输出第二风噪识别标识，包括：基于所述功率谱差异算法，确定所述音频信号在预设频率范围内各个频率点的功率谱；根据各个频率点的功率谱，计算所述音频信号在所述预设频率范围内的功率谱差值；根据所述功率谱差值，确定所述音频信号的第二风噪识别标识。5.如权利要求2所述的降风噪方法，其特征在于，所述基于所述LPC分析算法，对所述音频信号进行LPC分析，输出第三风噪识别标识，包括：基于所述LPC分析算法，确定所述音频信号的二阶LPC分析共振峰点；将所述二阶LPC分析共振峰点输入到预设的LPC分析多项式，得到多项式值；根据所述多项式值，确定所述音频信号的第三风噪识别标识。6.如权利要求1所述的降风噪方法，其特征在于，所述基于多个所述风噪识别标识，确定所述音频信号的风噪类别，包括：基于多个所述风噪识别标识，识别所述音频信号的音频类别，所述音频类别包括纯人声、纯风噪和含风噪人声；若所述音频信号的音频类别不为纯风噪或含风噪人声，则确定风噪识别延迟值是否大于预设阈值，所述风噪识别延迟值用于表征与所述音频信号连续的上一音频信号的风噪类别是否为纯风噪或含风噪人声；若所述风噪识别延迟值大于预设阈值，则判定所述音频信号的风噪类别为纯风噪或含2CN114974287A权利要求书2/3页风噪人声。7.如权利要求6所述的降风噪方法，其特征在于，所述风噪识别标识包括基于低频功率比算法分析得到的第一风噪识别标识、基