回声消除模型的训练方法和装置及回声消除方法和装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114743558A(43)申请公布日2022.07.12(21)申请号202210473053.X(22)申请日2022.04.29(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100085北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人赵昊然韩润强刘溪张晨(74)专利代理机构北京铭硕知识产权代理有限公司11286专利代理师朱志玲王兆赓(51)Int.Cl.G10L21/0208(2013.01)G10L21/0216(2013.01)G10L25/30(2013.01)权利要求书2页说明书14页附图4页(54)发明名称回声消除模型的训练方法和装置及回声消除方法和装置(57)摘要本公开关于一种回声消除模型的训练方法和装置及回声消除方法和装置，训练方法包括：根据近端信号，得到第一信号；将第一信号输入回声消除模型，并基于回声消除模型的输出得到第二信号，其中，第二信号是第一信号经过回声消除后的预测信号；根据第一信号和第二信号，确定回声消除模型的预测损失，其中，预测损失包括第一预测损失，第一预测损失是基于从第二信号分离出的残留回声分量和语音信号分量计算得到；根据预测损失调整回声消除模型的参数。根据本公开的回声消除模型的训练方法和装置及回声消除方法和装置，能够对残留回声进行额外的抑制，提高回声的消除量。CN114743558ACN114743558A权利要求书1/2页1.一种回声消除模型的训练方法，其特征在于，包括：根据近端信号，得到第一信号；将所述第一信号输入回声消除模型，并基于回声消除模型的输出得到第二信号，其中，所述第二信号是第一信号经过回声消除后的预测信号；根据所述第一信号和所述第二信号，确定回声消除模型的预测损失，其中，所述预测损失包括第一预测损失，所述第一预测损失是基于从所述第二信号分离出的残留回声分量和语音信号分量计算得到；根据所述预测损失调整所述回声消除模型的参数。2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述回声消除模型的输出包括第一掩蔽矩阵；所述基于回声消除模型的输出得到第二信号，包括：对所述近端信号进行时频变换，得到第二近端信号；根据所述第一掩蔽矩阵和所述第二近端信号的乘积，得到所述第二信号。3.一种回声消除方法，其特征在于，包括：根据获取到的近端采集信号，得到第三信号；将所述第三信号输入经由如权利要求1或2所述的回声消除模型的训练方法训练好的回声消除模型中，并基于训练好的回声消除模型的输出得到第四信号，其中，所述第四信号是第三信号经过回声消除后的预测信号；根据所述第四信号得到回声消除后的近端采集信号。4.一种回声消除模型的训练装置，其特征在于，包括：第一信号确定单元，被配置为：根据近端信号，得到第一信号；第一模型预测单元，被配置为：将所述第一信号输入回声消除模型，并基于回声消除模型的输出得到第二信号，其中，所述第二信号是第一信号经过回声消除后的预测信号；损失确定单元，被配置为：根据所述第一信号和所述第二信号，确定回声消除模型的预测损失，其中，所述预测损失包括第一预测损失，所述第一预测损失是基于从所述第二信号分离出的残留回声分量和语音信号分量计算得到；参数调整单元，被配置为：根据所述预测损失调整所述回声消除模型的参数。5.一种回声消除装置，其特征在于，包括：第三信号确定单元，被配置为：根据获取到的近端采集信号，得到第三信号；第二模型预测单元，被配置为：将所述第三信号输入经由如权利要求1或2所述的回声消除模型的训练方法训练好的回声消除模型中，并基于训练好的回声消除模型的输出得到第四信号，其中，所述第四信号是第三信号经过回声消除后的预测信号；回声消除信号单元，被配置为：根据所述第四信号得到回声消除后的近端采集信号。6.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；至少一个存储计算机可执行指令的存储器，其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1或2所述的回声消除模型的训练方法或如权利要求3所述的回声消除方法。2CN114743558A权利要求书2/2页7.一种存储指令的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述指令被至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1或2所述的回声消除模型的训练方法或如权利要求3所述的回声消除方法。8.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被至少一个处理器执行时实现如权利要求1或2所述的回声消除模型的训练方法或如权利要求3所述的回声消除方法。9.一种智能音箱，其特征在于，包括如权利要求5所述的回声消除装置。10.一种智能音箱，其特征在于，包括：至少一个音频信号处理器；至少一个存储指令的存储器；至少一个音频信号采集器；至少一个音频