一种车载音频降噪方法、装置、存储介质和电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116092465A(43)申请公布日2023.05.09(21)申请号202310334553.X(22)申请日2023.03.31(71)申请人彩讯科技股份有限公司地址518063广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科苑南路3176号彩讯科技大厦三十一层(72)发明人杨良志白琳汪志新邸昌国简锐(74)专利代理机构北京惟盛达知识产权代理事务所(普通合伙)11855专利代理师陈钊(51)Int.Cl.G10K11/178(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种车载音频降噪方法、装置、存储介质和电子设备(57)摘要本申请公开了一种车载音频降噪方法及装置，其特征在于，包括：获取当前时刻车辆播放的原始音频数据及与原始音频数据对应的带噪音频数据，带噪音频数据的噪音包括车内运行的噪音数据；将原始音频数据和带噪音频数据输入音频增强模型，获得目标音频数据，音频增强模型用于降低带噪音频数据对原始音频数据的干扰；响应于目标音频数据与车内运行的噪音数据的相似度高于第一阈值，则按照预设降噪模型对目标音频数据进行降噪，得到降噪后的音频数据。发明通过播放音乐实时建立车内音频增强模型并动态调整输出的噪音，模型根据环境更新；同时，结合了预设降噪模型，对音频进一步降噪，大大改善了降噪效果。CN116092465ACN116092465A权利要求书1/2页1.一种车载音频降噪方法，其特征在于，包括：获取当前时刻车辆播放的原始音频数据及与所述原始音频数据对应的带噪音频数据，所述带噪音频数据的噪音包括车内运行的噪音数据；将所述原始音频数据和所述带噪音频数据输入音频增强模型，获得目标音频数据，所述音频增强模型用于降低所述带噪音频数据对所述原始音频数据的干扰；确定所述目标音频数据与所述车内运行的噪音数据的相似度是否高于第一阈值；响应于所述目标音频数据与所述车内运行的噪音数据的相似度高于第一阈值，则按照预设降噪模型对所述目标音频数据进行降噪处理，获得降噪处理后的音频数据；其中，所述按照预设降噪模型更新所述目标音频数据，包括：将所述车内运行的噪音数据对应的低频滤波函数、中频滤波函数及高频滤波器函数均作反相操作，获得反相车内运行噪音数据；将所述反相车内运行的噪音数据对应的低频滤波函数、中频滤波函数及高频滤波函数分别与所述目标音频数据对应的低频滤波函数、中频滤波函数及高频滤波函数进行叠加，获得更新后的所述目标音频数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过车载拾音器获取所述车内运行的噪音数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照下述方式预先训练得到音频增强模型：分别提取所述原始音频数据的第一音频谱特征和所述带噪音频数据的第二音频谱特征；对所述第二音频谱特征进行压缩，生成第一深度音频谱特征；对所述第一深度音频谱特征进行去噪，获得去噪后的第二深度音频谱特征；对所述第二深度音频谱特征进行音频谱恢复，得到所述带噪音频数据的第三音频谱特征；确定所述第一音频谱特征与所述第三音频谱特征的特征均方误差，基于所述特征均方误差训练所述音频增强模型，直至所述特征均方误差符合第二阈值；所述音频增强模型为卷积‑长短时记忆网络‑反卷积结构的模型，其中，所述音频增强模型的输入为带噪音频数据，输出为目标音频数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一深度音频谱特征通过卷积神经网络对所述第二音频谱特征进行压缩来获取。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二音频谱特征通过长短时记忆网络对所述第一音频谱特征进行逐帧去噪来获取。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第三音频谱特征通过反卷积神经网络对所述第二音频谱特征进行音频恢复来获取。7.一种车载音频降噪装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取当前时刻车辆播放的原始音频数据及与所述原始音频数据对应的带噪音频数据，所述带噪音频数据的噪音包括车内运行的噪音数据；处理模块，用于将所述原始音频数据和所述带噪音频数据输入音频增强模型，获得目标音频数据，所述音频增强模型用于降低所述带噪音频数据对原始音频数据的干扰；确定模块，用于确定所述目标音频数据与所述车内运行的噪音数据的相似度是否高于2CN116092465A权利要求书2/2页第一阈值；更新模块，响应于所述目标音频数据与所述车内运行的噪音数据的相似度高于第一阈值，则按照预设降噪模型对所述目标音频数据进行降噪处理，获得降噪处理后的音频数据；其中，所述按照预设降噪模型更新所述目标音频数据，包括：将所述车内运行的噪音数据对应的低频滤波函数、中频滤波函数及高频滤波器函数均作反相操作，获得反相车内运行噪音数据；将所述反相车内运行的噪音数据对应的低频滤波函数、中频滤波函数及高频滤波函数分别与所