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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113707166A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202110371804.2(22)申请日2021.04.07(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人吴雯夏咸军刘志鹏(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人唐彩琴毛丹(51)Int.Cl.G10L21/0208(2013.01)G10L25/30(2013.01)权利要求书3页说明书23页附图6页(54)发明名称语音信号处理方法、装置、计算机设备和存储介质(57)摘要本申请涉及一种语音信号处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法涉及数据库,具体包括:接收参考语音信号,对参考语音信号进行信道解码;参考语音信号是由远端设备采集原始语音信号并经过信道编码后传输的;远端设备与目标设备处于不同的位置空间且远端设备的扬声器保持关闭状态;播放解码后的参考语音信号,并采集播放的参考语音信号得到回声信号;基于回声信号构建目标设备对应的训练样本集;该训练样本集可以存储在数据库中;训练样本集用于训练得到目标设备对应的目标回声消除模型;目标回声消除模型用于对目标设备采集的双讲语音信号进行非线性回声消除处理。采用本方法能够提高回声消除模型的泛化性能。CN113707166ACN113707166A权利要求书1/3页1.一种语音信号处理方法,应用于目标设备,其特征在于,所述方法包括:接收参考语音信号,对所述参考语音信号进行信道解码;所述参考语音信号是由远端设备采集原始语音信号并经过信道编码后传输的;所述远端设备与所述目标设备处于不同的位置空间且所述远端设备的扬声器保持关闭状态;播放解码后的参考语音信号,并采集播放的参考语音信号得到回声信号;基于所述回声信号构建所述目标设备对应的训练样本集;所述训练样本集用于训练得到所述目标设备对应的目标回声消除模型;所述目标回声消除模型用于对目标设备采集的双讲语音信号进行非线性回声消除处理。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述回声信号构建所述目标设备对应的训练样本集包括:将所述回声信号与所述参考语音信号进行对齐,得到对齐后的回声信号;基于对齐后的回声信号得到训练样本集。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述回声信号与所述参考语音信号进行对齐,得到对齐后的回声信号包括:分别对所述回声信号与所述参考语音信号进行切片,得到所述回声信号对应的回声子信号集合以及所述参考语音信号对应的参考子信号集合;对于所述回声子信号集合中每个回声子信号,计算所述回声子信号与所述参考子信号集合中每个参考子信号之间的相似度,得到相似度矩阵;基于所述相似度矩阵确定所述回声信号与所述参考语音信号之间的对齐路径;基于所述对齐路径将所述回声信号与所述参考语音信号进行对齐,得到对齐后的回声信号。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述回声信号构建所述目标设备对应的训练样本集包括:从预先建立的语料库中获取语料作为近端语音信号;基于所述近端语音信号与所述回声信号进行混合处理,得到混合语音信号;将所述混合语音信号作为第一训练输入数据,将所述近端语音信号作为对应的训练标签确定第一训练样本;基于所述第一训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述基于所述第一训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集之前,所述方法还包括:将所述回声信号作为第二训练输入数据,将静音信号作为对应的训练标签确定第二训练样本;所述基于所述第一训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集,包括:基于所述第一训练样本和所述第二训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述基于所述第一训练样本和所述第二训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集之前,所述方法还包括:将所述近端语音信号作为第三训练输入数据,并将所述近端语音信号作为对应的训练标签确定第三训练样本;所述基于所述第一训练样本和所述第二训练样本构建所述目标设备对应的训练样本2CN113707166A权利要求书2/3页集包括:基于所述第一训练样本、所述第二训练样本及所述第三训练样本构建所述目标设备对应的训练样本集。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:从所述训练样本集中获取目标训练样本,对所述目标训练样本中的目标训练输入数据进行线性回声消除处理,得到中间训练输入数据;将所述中间训练输入数据输入回声消除模型中,通过所述回声消除模型对所述中间训练输入数据进行非线性回声消除处理,得到训练输出数据;基于所述训练输出数据和所述目标训练样本中的目标训练标签之间的