预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲,该文档总共17页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

(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CN111739545A(43)申请公布日2020.10.02(21)申请号202010595691.X(22)申请日2020.06.24(71)申请人腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(72)发明人陈洲旋(74)专利代理机构深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)44300代理人彭绪坤(51)Int.Cl.G10L21/007(2013.01)G10L25/30(2013.01)G10L25/60(2013.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称音频处理方法、装置及存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种音频处理方法、装置及存储介质。该方案可以获取待处理音频信号,待处理音频信号包括截幅失真部分,获取预先训练完成的目标序列生成模型,其中目标序列生成模型为对失真音频信号样本训练得到的神经网络模型,且目标序列生成模型包括非因果膨胀卷积层,将待处理音频信号输入至目标序列生成模型,以使非因果膨胀卷积层依据截幅失真部分前后的音频信号对截幅失真部分进行修复,得到修复后的音频信号。本申请实施例所提供的方案可以针对待修复的截幅失真的音频,通过预测模型进行音频信号修复,从而提升音频音质。CN111739545ACN111739545A权利要求书1/2页1.一种音频处理方法,其特征在于,包括:获取待处理音频信号,所述待处理音频信号包括截幅失真部分;获取预先训练完成的目标序列生成模型,其中所述目标序列生成模型为对失真音频信号样本训练得到的神经网络模型,且所述目标序列生成模型包括非因果膨胀卷积层;将所述待处理音频信号输入至所述目标序列生成模型,以使所述非因果膨胀卷积层依据所述截幅失真部分前后的音频信号对所述截幅失真部分进行修复,得到修复后的音频信号。2.如权利要求1所述的音频处理方法,其特征在于,所述目标序列生成模型的训练过程包括:获取原始音频信号样本,并对所述原始音频信号样本进行截幅失真处理得到失真音频信号样本;获得包括非因果膨胀卷积层的预设序列生成模型;将所述失真音频信号样本输入至所述预设序列生成模型,以使所述非因果膨胀卷积层依据所述失真音频信号样本中失真样本点前后的音频信号对所述失真样本点进行修复,得到预测音频信号样本;将所述预测音频信号样本与所述原始音频信号样本进行比对,依据比对结果调整所述预设序列生成模型的模型参数,以得到由调整后的模型参数所表示的目标序列生成模型。3.如权利要求2所述的音频处理方法,其特征在于,对所述原始音频信号样本进行截幅失真处理得到失真音频信号样本的步骤,包括:获取所述原始音频信号样本的时域波形,并根据所述时域波形判断所述原始音频信号样本是否存在截幅失真;若不存在,则在所述原始音频信号样本当中选取目标幅值,以及根据所述目标幅值生成失真样本点,以得到失真音频信号样本。4.如权利要求3所述的音频处理方法,其特征在于,根据所述预设幅值生成失真样本点的步骤,包括:基于预设公式对所述原始音频信号样本中的预设幅值进行截幅失真处理,其中所述预设公式为:其中,s(t)表示原始音频信号样本中的样本点;M表示目标幅值,且所述目标幅值为所述原始音频信号样本s的最大幅值;β表示阈值。5.如权利要求2所述的音频处理方法,其特征在于,将所述预测音频信号样本与所述原始音频信号样本进行比对,依据比对结果调整所述预设序列生成模型的模型参数的步骤,包括:计算所述预测音频信号样本与所述原始音频信号样本的最小均方误差;根据所述最小均方误差对所述预设序列生成模型进行训练迭代,以调整所述预设序列生成模型的模型参数。2CN111739545A权利要求书2/2页6.一种音频处理装置,其特征在于,包括:第一获取单元,用于获取待处理音频信号,所述待处理音频信号包括截幅失真部分;第二获取单元,用于获取预先训练完成的目标序列生成模型,其中所述目标序列生成模型为对失真音频信号样本训练得到的神经网络模型,且所述目标序列生成模型包括非因果膨胀卷积层;修复单元,用于将所述待处理音频信号输入至所述目标序列生成模型,以使所述非因果膨胀卷积层依据所述截幅失真部分前后的音频信号对所述截幅失真部分进行修复,得到修复后的音频信号。7.如权利要求6所述的音频处理装置,其特征在于,所述装置还包括:训练单元,用于获取原始音频信号样本,并对所述原始音频信号样本进行截幅失真处理得到失真音频信号样本,获得包括非因果膨胀卷积层的预设序列生成模型,将所述失真音频信号样本输入至所述预设序列生成模型,以使所述非因果膨胀卷积层依据所述失真音频信号样本中失真样本点前后的音频信号对所述失真样本点进行修复,得到预测音频信号样本,将所述预测音频信号样本与所述原始音频信号