CN103685795A - 网络语音通信中的数据对齐方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网络语音通信中的数据对齐方法和系统，包括：获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信；若未存有，则对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐。实施本发明的方法和系统，可快速精确地将远端语音数据和近端语音数据对齐，消除回声，提高语音通信的质量。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域，特别是涉及一种网络语音通信中的数据对齐方法和系统。
背景技术
随着智能手机以及移动互联网的普及，网络语音通信（VoIP）应用越来越多。在通信终端上运行VoIP容易产生回声，目前通信终端上的VoIP应用一般是通过应用本身执行延时估计算法，来检测和估计远端和近端数据之间的延时。再根据估计的延时，调整要读取的远端数据的指针，使每次处理的近端数据都对应于最近输入的一小段远端数据，即数据对齐。
但是，现有回声消除技术，主要依赖通信终端本身的语音数据特征进行数据对齐，在噪声强烈或者双端讲话时，数据对齐结果很容易受到干扰，导致语音通信中回声不断，严重降低语音通信的质量。
发明内容
基于此，有必要针对上述网络语音通信中回声消除技术，在噪声强烈或者双端讲话时，数据对齐结果易受干扰，导致语音通信中回声不断，降低语音质量的问题，提供一种网络语音通信中的数据对齐方法和系统。
一种网络语音通信中的数据对齐方法，包括以下步骤：
获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信；
若未存有，则对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
一种网络语音通信中的数据对齐系统，包括：
第一对齐模块，用于获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信；
第二对齐模块，用于在未存有与所述类型标识对应的延时期望值时，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
上述网络语音通信中的数据对齐方法和系统，在存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，基于所述延时期望值对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；在未存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，使用延时估计值进行数据对齐，并获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。在通信终端中进行基于网络的语言通信时，可不受噪声强、通信环境的影响，快速精确地将远端语音数据和近端语音数据对齐，进而消除回声，提高语音通信的质量。
附图说明
图1是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第一实施方式的流程示意图；
图2是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第二实施方式的流程示意图；
图3是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第三实施方式的流程示意图；
图4是本发明网络语音通信中的数据对齐系统第一实施方式的结构示意图；
图5是本发明网络语音通信中的数据对齐系统第二实施方式的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1，图1是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第一实施方式的流程示意图。
本实施方式所述的网络语音通信中的数据对齐方法，包括以下步骤：
步骤101，获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信。
步骤102，若未存有，则对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐。
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
本实施方式所述的网络语音通信中的数据对齐方法，在存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，基于所述延时期望值对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；在未存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，使用延时估计值进行数据对齐，并获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。在通信终端中进行基于网络的语言通信时，可不受噪声强、通信环境的影响，快速精确地将远端语音数据和近端语音数据对齐，进而消除回声，提高语音通信的质量。
其中，对于步骤101，所述当前通信终端优选地为智能手机，也可以为笔记本、平板电脑、车载电脑机或本领域技术人员惯用的其他通信终端。
优选地，所述网络语音通信包括通过米聊、YY语言或者QQ等即时通讯系统进行的网络语音通信。
进一步地，所述类型标识优选地为通信终端的身份标识、型号标识、技术规格标识、精度等级标识、结构特性标识、运行参数标识、工艺规范标识中的至少一个，所述延时期望值优选地存储在网络服务器的数据库中，与所述当前通信终端的型号对应存储。
在一个实施例中，所述判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值的步骤包括以下步骤：
通过所述当前通信终端向所述网络服务器发送含有所述当前通信终端的类型标识的期望值请求。
所述网络服务器响应所述请求，根据所述类型标识从数据库中查找与所述类型标识对应的延时期望值。
若查找到，则判定保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若未查找到，则判定未保存有与所述类型标识对应的延时期望值。
在其他实施方式中，在所述当前通信终端进行网络语音通信时，通过所述当前通信终端向所述网络服务器发送型号注册请求，若已提前注册过，则判定网络服务器中是存有与所述当前通信终端对应的延时期望值，若还未注册，则注册所述当前通信终端的身份标识和型号信息，并根据所述型号信息查找数据库中是否存储有与同型号的通信终端对应的延时期望值，若有，则判定网络服务器中是存有与所述当前通信终端对应的延时期望值，若没有，则判定网络服务器中是未存有与所述当前通信终端对应的延时期望值。
在另一个实施例中，所述基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤包括以下步骤：
根据所述延时期望值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据。
对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
其中，优选地，从存储所述远端数据的区域或设备中查找与所述近端语音数据的延时为所述延时期望值的远端语音数据，所述回声消除优选地为通过声学回声消除器或现有的声学回声消除技术对所述近端语音数据和所述查找到的远端语音数据进行声学回声消除，还可以采取本领域技术人员惯用的其他技术手段进行回声消除。
对于步骤102，优选地，所述远端语音数据为所述当前通信终端从通信对方接收，且将要通过播放设备播放的语音数据。所述近端语音数据为所述当前通信终端的录音设备录制，且将要传送至通信对方的语音数据。
进一步地，可通过本领域技术人员惯用的语音通信应用程序对所述远端语音数据和所述近端语音数据进行延时估计。
在一个实施例中，所述基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤包括以下步骤：
根据所述延时估计值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据。
对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
在另一个实施例中：在所述对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤之后，还包括以下步骤：
获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
其中，与所述当前通信终端的类型标识一致的通信终端优选地为，与所述当前通信终端同型号的通信终端。
优选地，与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端，可包括所述当前通信终端本身，可在至少两个通信终端中任意一个通信终端对其通信终端的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值时，即获取所述延时估计值，对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
进一步地，所述对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值的步骤包括以下步骤：
判断获取的延时估计值是否满足阈值条件，若满足则存储，若不满足则删除。
对存储的延时估计值取平均，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
其中，所述阈值条件为判定所述延时估计值为异常数据的条件。当获取的延时估计值小于普通VoIP设备允许的最短延，或者大于普通VoIP设备允许的最长延时，所述延时估计值为异常数据，优选地，所述异常数据为小于50ms或者大于500ms的延时估计值，所述阈值条件即，延时估计值的数值处于50ms至500ms之间。
在其他实施方式中，也可以采取除型号外的其他方式确定与所述当前通信终端的类型标识一致的通信终端。
请参阅图2，图2是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第二实施方式的流程示意图。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐方法与第一实施方式的区别在于：在所述基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤之后，包括以下步骤：
步骤201，对数据对齐后的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成二次延时估计值。
步骤202，根据所述二次延时估计值，调整所述延时期望值，重新生成与所述当前通信终端对应的延时期望值。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐方法，可根据所述通信终端的实时数据对齐过程，实时更新所述延时期望值，使数据对齐的结果更精确。
请参阅图3，图3是本发明网络语音通信中的数据对齐方法第三实施方式的流程示意图。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐方法与第一和第二实施方式的区别在于：所述当前通信终端具体为智能手机，所述智能手机的型号具体为N8。
本实施方式所述的网络语音通信中的数据对齐方法具体包括以下步骤：
步骤301，当所述智能手机首次运行网络语音通信程序时，所述智能手机向网络服务器发送含有型号N8的注册信息。
步骤302，所述网络服务器接收所述含有型号N8的注册信息后，分配给所述智能手机一个唯一的标识、注册其型号N8，并根据所述型号N8从数据库中查找与型号N8的其他智能手机的延时期望值。
步骤303，若查找到，则将所述延时期望值发送至所述智能手机，所述智能手机根据接收到的延时期望值对所述网络语音通信中的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐。
步骤304，若未查找到，则向所述智能手机发送查找失败信息，所述智能手机对所述网络语音通信中的远端语音数据和近端语音数据，进行延时估计，生成延时估计值。
步骤305，所述智能手机根据所述延时估计值对远端语音数据与近端语音数据进行数据对齐，并将所述延时估计值发送至所述网络服务器，
步骤306，所述网络服务器根据各智能手机的注册信息，获取型号为N8的智能手机的延时估计值。
步骤307，当获取的延时估计值的数量达到阈值时，对获取的延时估计值进行期望估计，生成延时期望值，并将所述延时期望值与型号N8对应存储。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐方法，可提高智能手机的语音通信质量。
请参阅图4，图4是本发明网络语音通信中的数据对齐系统第一实施方式的结构示意图。
本实施方式所述的网络语音通信中的数据对齐系统，包括第一对齐模块100和第二对齐模块200，其中：
第一对齐模块100，用于获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信。
第二对齐模块200，用于在未存有与所述类型标识对应的延时期望值时，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐。
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
本实施方式所述的网络语音通信中的数据对齐系统，在存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，基于所述延时期望值对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；在未存有与所述当前通信终端的类型标识对应的延时期望值时，使用延时估计值进行数据对齐，并获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。在通信终端中进行基于网络的语言通信时，可不受噪声强、通信环境的影响，快速精确地将远端语音数据和近端语音数据对齐，进而消除回声，提高语音通信的质量。
其中，对于第一对齐模块100，所述当前通信终端优选地为智能手机，也可以为笔记本、平板电脑、车载电脑机或本领域技术人员惯用的其他通信终端。
优选地，所述网络语音通信包括通过米聊、YY语言或者QQ等即时通讯系统进行的网络语音通信。
进一步地，所述类型标识优选地为通信终端的身份标识、型号标识、技术规格标识、精度等级标识、结构特性标识、运行参数标识、工艺规范标识中的至少一个，所述延时期望值优选地存储在网络服务器的数据库中，与所述当前通信终端的型号对应存储。
在一个实施例中，第一对齐模块100可用于：
通过所述当前通信终端向所述网络服务器发送含有所述当前通信终端的类型标识的期望值请求。
所述网络服务器响应所述请求，根据所述类型标识从数据库中查找与所述类型标识对应的延时期望值。
若查找到，则判定保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若未查找到，则判定未保存有与所述类型标识对应的延时期望值。
在其他实施方式中，第一对齐模块100，在所述当前通信终端进行网络语音通信时，通过所述当前通信终端向所述网络服务器发送型号注册请求，若已提前注册过，则判定网络服务器中是存有与所述当前通信终端对应的延时期望值，若还未注册，则注册所述当前通信终端的身份标识和型号信息，并根据所述型号信息查找数据库中是否存储有与同型号的通信终端对应的延时期望值，若有，则判定网络服务器中是存有与所述当前通信终端对应的延时期望值，若没有，则判定网络服务器中是未存有与所述当前通信终端对应的延时期望值。
在另一个实施例中，第一对齐模块100还可进一步用于：
根据所述延时期望值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据。
对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
优选地，从存储所述远端数据的区域或设备中查找与所述近端语音数据的延时为所述延时期望值的远端语音数据，所述回声消除优选地为通过声学回声消除器或现有的声学回声消除技术对所述近端语音数据和所述查找到的远端语音数据进行声学回声消除，还可以采取本领域技术人员惯用的其他技术手段进行回声消除。
对于第二对齐模块200，优选地，所述远端语音数据为所述当前通信终端从通信对方接收，且将要通过播放设备播放的语音数据。所述近端语音数据为所述当前通信终端的录音设备录制，且将要传送至通信对方的语音数据。
进一步地，可通过本领域技术人员惯用的语音通信应用程序对所述远端语音数据和所述近端语音数据进行延时估计。
在一个实施例中，第二对齐模块200还可用于：
根据所述延时估计值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据。
对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
在另一个实施例中：还可包括估计模块300，用于：
获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
其中，与所述当前通信终端的类型标识一致的通信终端优选地为，与所述当前通信终端同型号的通信终端。
优选地，与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端，可包括所述当前通信终端本身，可在至少两个通信终端中任意一个通信终端对其通信终端的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值时，即获取所述延时估计值，对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
进一步地，估计模块300还可进一步用于：
判断获取的延时估计值是否满足阈值条件，若满足则存储，若不满足则删除。
对存储的延时估计值取平均，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
其中，所述阈值条件为判定所述延时估计值为异常数据的条件。当获取的延时估计值小于普通VoIP设备允许的最短延，或者大于普通VoIP设备允许的最长延时，所述延时估计值为异常数据，优选地，所述异常数据为小于50ms或者大于500ms的延时估计值，所述阈值条件即，延时估计值的数值处于50ms至500ms之间。
在其他实施方式中，也可以采取除型号外的其他方式确定与所述当前通信终端的类型标识一致的通信终端。
本实施方式的第一对齐模块100、第二对齐模块200和估计模块300可部分地为网络服务器和当前通信终端内的运行模块。
请参阅图5，图5是本发明网络语音通信中的数据对齐系统第二实施方式的结构示意图。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐系统与第一实施方式的区别在于：还包括更新模块400，用于在所述第一对齐模块基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐之后：
对数据对齐后的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成二次延时估计值。
根据所述二次延时估计值，调整所述延时期望值，重新生成与所述当前通信终端对应的延时期望值。
本实施方式的网络语音通信中的数据对齐系统，可根据所述通信终端的实时数据对齐过程，实时更新所述延时期望值，使数据对齐的结果更精确。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种网络语音通信中的数据对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信；
若未存有，则对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
2.根据权利要求1所述的网络语音通信中的数据对齐方法，其特征在于：在所述对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤之后，还包括以下步骤：
获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
3.根据权利要求2所述的网络语音通信中的数据对齐方法，其特征在于，所述对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值的步骤包括以下步骤：
判断获取的延时估计值是否满足阈值条件，若满足则存储，若不满足则删除；
对存储的延时估计值取平均，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
4.根据权利要求1所述的网络语音通信中的数据对齐方法，其特征在于，所述基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤包括以下步骤：
根据所述延时期望值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据；
对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的网络语音通信中的数据对齐方法，其特征在于，在所述基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐的步骤之后，包括以下步骤：
对数据对齐后的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成二次延时估计值；
根据所述二次延时估计值，调整所述延时期望值，重新生成与所述当前通信终端对应的延时期望值。
6.一种网络语音通信中的数据对齐系统，其特征在于，包括：
第一对齐模块，用于获取当前通信终端的类型标识，判断是否预先保存有与所述类型标识对应的延时期望值，若存有，则基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐，其中，所述当前通信终端用于进行网络语音通信；
第二对齐模块，用于在未存有与所述类型标识对应的延时期望值时，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成延时估计值，并基于所述延时估计值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐；
其中，所述延时期望值为，与所述当前通信终端的标识类型一致的至少两个通信终端的延时估计值的期望值。
7.根据权利要求6所述的网络语音通信中的数据对齐系统，其特征在于：还包括估计模块，用于在所述第二对齐模块对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐之后，获取与所述当前通信终端的类型标识一致的至少两个通信终端的延时估计值，并对获取的延时估计值进行期望估计，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
8.根据权利要求7所述的网络语音通信中的数据对齐系统，其特征在于，所述估计模块还用于判断获取的延时估计值是否满足阈值条件，若满足则存储，若不满足则删除，对存储的延时估计值取平均，生成与所述当前通信终端对应的期望估计值。
9.根据权利要求6所述的网络语音通信中的数据对齐系统，其特征在于，所述第一对齐模块还用于根据所述延时期望值，查找与所述近端语音数据的时延为所述延时期望值的远端语音数据，对所述近端语音数据与所述查找到的远端语音数据进行回声消除。
10.根据权利要求6至9中任意一项所述的网络语音通信中的数据对齐系统，其特征在于，还包括更新模块，用于在所述第一对齐模块基于所述延时期望值，对所述当前通信终端内的远端语音数据和近端语音数据进行数据对齐之后：
对数据对齐后的远端语音数据和近端语音数据进行延时估计，生成二次延时估计值；
根据所述二次延时估计值，调整所述延时期望值，重新生成与所述当前通信终端对应的延时期望值。
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