CN104217728A - 一种音频处理方法及电子设备 - Google Patents

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CN104217728A CN201410456675.7A CN201410456675A CN104217728A CN 104217728 A CN104217728 A CN 104217728A CN 201410456675 A CN201410456675 A CN 201410456675A CN 104217728 A CN104217728 A CN 104217728A
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Abstract

本发明公开了一种音频处理方法及电子设备,用于解决现有技术中存在的,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题,提供一种更加准确的音频降噪方式,提高下行通话质量。所述音频处理方法应用于第一电子设备中,所述方法包括:在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。

Description

一种音频处理方法及电子设备
技术领域
本发明涉及电子技术领域,特别涉及一种音频处理方法及电子设备。
背景技术
如今,智能手机用户对语音通话质量要求越来越高,尤其是在嘈杂的环境下,环境噪声会影响用户的正常通话。
现有技术中,针对通话噪声问题,有很多解决方案,一般来说,根据声音采集通路数,可以分为两种:单通路降噪和多通路降噪。
在上行通话中,一般是用麦克风来采集声音的,所以上行通话降噪又被称为单麦克降噪和多麦克降噪(一般为双麦克)。双麦克降噪有两个麦克,主麦克采集含噪语音,副麦克采集环境噪声,降噪算法以副麦克采集的环境噪声为参考来进行降噪。
但对于用户来讲,用户更加在意的是下行语音质量,而下行通话降噪一般为单通路降噪,单通路降噪没有其它的参考,需要通过VAD(voice activitydetection,语音活动检测)识别出噪声段,通过噪声估计算法形成降噪参考,但在不同的非稳态噪声环境中,单通路降噪噪声抑制性能不稳定,语音会发生断续和音质下降,尤其是在嘈杂人声的环境中,噪声抑制性能很差,并且,采用过去临近的噪声来估计现在有语音时的噪声特性,也无法保证音频在时间轴上的匹配。
可见,现有技术中存在,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供一种音频处理方法及电子设备,用于解决现有技术中,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题,提供一种更加准确的音频降噪方式,提高下行通话质量。
一方面,本申请实施例提供一种音频处理方法,应用于第一电子设备中,所述方法包括:
在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;
基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
可选的,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
可选的,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
可选的,在所述在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数之后,所述方法还包括:
将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
可选的,所述对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数,具体为:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期分布特征参数。
另一方面,本申请实施例还提供一种电子设备,所述电子设备具体为第一电子设备中,所述第一电子设备包括:
音频获得单元,用于在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
特征参数获得单元,用于获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
降噪处理单元,用于基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
可选的,所述特征参数获得单元,具体包括:
第一特征参数获得子单元,用于对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
第二特征参数获得子单元,用于从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
可选的,所述特征参数获得单元,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第三特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述特征参数获得单元,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第四特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述电子设备还包括:
存储单元,用于在所述在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数之后,将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
可选的,所述第四特征参数获得子单元,具体用于:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期分布特征参数。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
1、本申请实施例的方案中,通过在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。本申请通过事先训练好的目标用户的声音特性,在降噪处理时,获得目标用户对应的第一声音特征参数,再根据第一声音特征参数对该目标用户的音频信号进行降噪处理,在通话时,根据声音特征参数将其它非目标用户的声音当作噪声进行压制,可以有效提升下行语音在各种噪声环境下的通话质量,进而缓解了现有技术中,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题,提供一种更加准确的音频降噪方式,提高下行通话质量。
2、本申请实施例的方案中,通过事先训练好的目标用户的声音特性,在降噪处理时,获得目标用户对应的第一声音特征参数,再根据第一声音特征参数对该目标用户的音频进行降噪处理,能够保证降噪处理与音频在时间轴上的匹配,由于噪声估计算法是采用过去临近的噪声来估计现在有语音时的噪声特性,无法保证音频在时间轴上的匹配,因此,本申请实施例中的方案与现有技术相比,能够保证音频在时间轴上的匹配。
附图说明
图1为本申请实施例一中音频处理方法的方法流程图;
图2为本申请实施例二中电子设备的结构方框图。
具体实施方式
在本申请实施例提供的技术方案中,通过事先训练好的目标用户的声音特性,在降噪处理时,获得目标用户对应的第一声音特征参数,再根据第一声音特征参数对该目标用户的音频信号进行降噪处理,在通话时,根据声音特征参数将其它非目标用户的声音当作噪声进行压制,可以有效提升下行语音在各种噪声环境下的通话质量,进而缓解了现有技术中,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题,提供一种更加准确的音频降噪方式,提高下行通话质量。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。
实施例一
本申请实施例提供一种音频处理方法,应用于第一电子设备中,具体来讲,第一电子设备可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。
如图1所示,所述方法包括:
S10:在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号。
具体来讲,第二电子设备也可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。语音通讯可以为拨打电话、网络语音通话等。
在具体实施过程中,在第一电子设备和第二电子设备进行语音通话的过程中,获得使用第二电子设备的目标用户的音频信号。
接下来,执行步骤S20:获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数。
在本申请实施例中,可以预先训练好目标用户的声音特性,即声音特性参数,然后,将声音特征参数保存在第一电子设备中,在降噪处理时,能够直接获得目标用户对应的第一声音特征参数。
在本申请实施例中,第一声音特征参数可以为:共振峰分布特征参数、基音周期的统计分布特征参数等,共振峰和基音周期的分布可以反映不同的用户的声音特性。
其中,声音在经过共振腔时,受到腔体的滤波作用,使得频域中不同频率的能量重新分配,一部分因为共振腔的共振作用得到强化,另一部分则受到衰减,得到强化的那些频率在时频分析的语图上表现为浓重的黑色条纹。由于能量分布不均匀,强的部分称之为共振峰。
而人在发浊音时,气流通过声门使声带产生张驰振荡式振动,产生一股准周期脉冲气流,这一气流激励声道就产生浊音,又称有声语音,它携带着语音中的大部分能量。这种声带振动的频率称为基频,相应的周期就称为基音周期。
在本申请实施例中,可以利用高信噪比的音频信号训练出目标用户的声音特性,因为,信噪比越高,声音越干净,噪声越小,训练出的声音特性越准确。
在实际应用中,可以通过支持向量机SVM(Support Vector Machine)和人工神经网络等机器学习算法对用户的声音进行训练,进而获得用户的声音特征参数。
接下来,执行步骤S30:基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略。
S40:基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
具体来讲,第一降噪处理策略即根据不同用户的第一声音特征参数采用不同的降噪处理方式。
现有技术中,通过噪声估计算法进行降噪处理,重点是噪声估计,关注的是噪声的特性,不会根据不同用户的不同声音特征参数进行降噪处理。
然后,对第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
具体来讲,由于共振峰分布和基音周期的统计分布可以反映目标用户的声音特性,可以将第一音频信号中目标用户的声音和其他用户的声音以及环境噪声区分开来,进而压制其它声音,保留来电人的声音作为第二音频信号进行输出,进而提高下行通话质量。
本申请的上述方案中,事先训练出用户的声音特性,然后在进行语音通信时,根据进行语音通信的目标用户的声音特性进行降噪处理,压制除用户声音外的其他声音,保留来电人的声音,相比与于现有技术中通过噪声估计算法进行降噪处理而言,更加准确,并可以有效提升下行语音在各种噪声环境下的通话质量,并且,上述方法适用于所有移动设备。
现有技术中,对于单通路下行降噪,由于VAD不能区分开不同人的声音,因此,在嘈杂人声环境下是采用噪声估计算法进行降噪是失效的,而本申请实施例中的方案,通过事先训练好的目标用户的声音特性进行降噪,可以区分开目标用户好其它人的声音,进而只保留来电人的声音,使用与任何人声嘈杂的环境。
在本申请实施例中,可以通过以下两种方式获得目标用户的第一声音特征参数,在具体实施过程中,不限于以下两种方式。
第一种方式,首先,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数。
具体来讲,对第一音频信号进行处理,可以为对第一音频信号进行提取共振峰处理,进而获得第一音频信号的共振峰分布特征参数,也可是对第一音频信号进行基音周期检测,进而获得第一音频信号的基音周期分布特征参数,本申请对此不做限制。
本申请实施例中,在获得第二声音特征参数之后,有以下两种情况。
第一种情况,根据获得的第二声音特征参数对音频信号进行降噪。
在具体实施过程中,例如:在下行通话过程中,对第一音频信号进行处理需要一定的时间,如5min,则在5min以后,根据对第一音频信号进行处理获得的第二声音特征参数对下行通话的语音进行降噪处理。
本申请的上述方案中,可以对没有事先训练好音频特性的目标用户的音频信号进行降噪处理。
第二种情况,从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
具体来讲,可以通过共振峰分布特征和基音周期的统计分布特征匹配出与第二声音声音特征参数相似第一声音特征参数。然后,根据第一声音特征参数对第一音频信号进行降噪处理。
由于第一声音特征参数可以是对高性噪比的声音进行处理获得的,所以通过对第二声音特征参数进行匹配,使得匹配出满足条件的第一声音特征参数,比实时获得的第二声音特征参数更加准确,更能反映用户的声音特性。
在实际应用中,为了使得降噪效果更好,可以先对第二声音特征参数进行匹配,如果存在相似的第一声音特征参数,则采用第一声音特征参数对第一音频信号进行降噪处理,如果不存在相似的第一声音特征参数,则采用第二声音特征参数对第一音频信号进行降噪处理。
第二种方式,首先,获得所述目标用户的用户标识信息。
具体来讲,用户标识信息可以为用户的姓名、昵称、电话号码等,本申请对此不做限制。
然后,基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果。
在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
具体来讲,对第一音频信号进行处理,可以为对第一音频信号进行提取共振峰处理,进而获得第一音频信号的共振峰分布特征参数,也可是对第一音频信号进行基音周期检测,进而获得第一音频信号的基音周期分布特征参数,本申请对此不做限制。
然后,再将获得的第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
例如:用户张三来电时,将获得的张三的第一声音特征参数与张三之间的对应关系保存在第一电子设备的存储单元中,或者上传至云端的网络设备中。
接下来,通过一个具体实例对本申请实施例中的音频处理方法进行举例说明:
首先,在用户通过智能手机接听电话时,智能手机识别来电人的用户标识信息,可以为姓名和电话号码,假设智能手机识别出的目标用户姓名为“张三”。然后,智能手机判断手机的内存中,或者与手机连接的网络侧设备中是否存在与用户张三对应的声音特性,即第一声音特征参数,如果存在,则智能手机根据张三的声音特性对下行通话进行音频降噪处理,并输出降噪处理后的音频信号。如果不存在,则智能手机可以对第一音频信号进行信噪比检测,在检测到的信噪比满足条件时,自动训练声音特性,或者,智能手机也可以不进行信噪比检测,自动训练声音特性,或者,提示用户是否训练声音特性,并在用户确定需要进行声音特性训练时,进行声音特性训练。然后,将训练好的声音特性与用户张三之间的对应关系保存在智能手机中,或者与智能手机连接的网络侧设备中。接下来,智能手机根据训练出的声音特性对下行通话进行音频降噪处理,并输出降噪处理后的音频信号。
实施例二
基于同一发明构思,本申请实施例二提供一种电子设备,所述电子设备具体为第一电子设备中,如图2所示,所述第一电子设备包括:
音频获得单元20,用于在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
特征参数获得单元21,用于获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
降噪处理单元22,用于基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
可选的,所述特征参数获得单元21,具体包括:
第一特征参数获得子单元,用于对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
第二特征参数获得子单元,用于从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
可选的,所述特征参数获得单元21,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第三特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述特征参数获得单元21,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第四特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述电子设备还包括:
存储单元,用于在所述在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数之后,将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
可选的,所述第四特征参数获得子单元,具体用于:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期分布特征参数。
通过本申请实施例中的一个或多个技术方案,可以实现如下一个或多个技术效果:
1、本申请实施例的方案中,通过在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。本申请通过事先训练好的目标用户的声音特性,在降噪处理时,获得目标用户对应的第一声音特征参数,再根据第一声音特征参数对该目标用户的音频信号进行降噪处理,在通话时,根据声音特征参数将其它非目标用户的声音当作噪声进行压制,可以有效提升下行语音在各种噪声环境下的通话质量,进而缓解了现有技术中,在单通路下行通话降噪过程中,采用噪声估计算法进行音频降噪不准确的技术问题,提供一种更加准确的音频降噪方式,提高下行通话质量。
2、本申请实施例的方案中,通过事先训练好的目标用户的声音特性,在降噪处理时,获得目标用户对应的第一声音特征参数,再根据第一声音特征参数对该目标用户的音频进行降噪处理,能够保证降噪处理与音频在时间轴上的匹配,由于噪声估计算法是采用过去临近的噪声来估计现在有语音时的噪声特性,无法保证音频在时间轴上的匹配,因此,本申请实施例中的方案与现有技术相比,能够保证音频在时间轴上的匹配。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
具体来讲,本申请实施例中的音频处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘,硬盘,U盘等存储介质上,当存储介质中的与音频处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时,包括如下步骤:
在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;
基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
可选的,所述存储介质中存储的与步骤:获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,对应的计算机指令在具体被执行过程中,具体包括如下步骤:
对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
可选的,所述存储介质中存储的与步骤:获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,对应的计算机指令在具体被执行过程中,具体包括如下步骤:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述存储介质中存储的与步骤:获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,对应的计算机指令在具体被执行过程中,具体包括如下步骤:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
可选的,所述存储介质中还存储有另外一些计算机指令,这些计算机指令在与步骤:在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数,对应的计算机指令被执行之后,被执行,在被执行时包括如下步骤:
将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
可选的,所述存储介质中存储的与步骤:对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数,对应的计算机指令在具体被执行过程中,具体包括如下步骤:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期分布特征参数。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种音频处理方法,应用于第一电子设备中,所述方法包括:
在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;
基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
4.如权利要要求1所述的方法,其特征在于,所述获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数,具体包括:
获得所述目标用户的用户标识信息;
基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数之后,所述方法还包括:
将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数,具体为:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期分布特征参数。
7.一种电子设备,所述电子设备具体为第一电子设备中,所述第一电子设备包括:
音频获得单元,用于在所述第一电子设备与第二电子设备进行进行语音通信的过程中,获得所述第二电子设备传输来的使用所述第二电子设备的目标用户的第一音频信号;
特征参数获得单元,用于获得用于表征所述目标用户的声音特性的第一声音特征参数;
降噪处理单元,用于基于所述第一声音特征参数,确定第一降噪处理策略;基于所述第一降噪处理策略,对所述第一音频信号进行降噪处理,获得并输出第二音频信号。
8.如权利要求7所述的电子设备,其特征在于,所述特征参数获得单元,具体包括:
第一特征参数获得子单元,用于对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一音频信号的第二声音特征参数;
第二特征参数获得子单元,用于从所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中获得与所述第二声音特征参数匹配的所述第一声音特征参数。
9.如权利要求7所述的电子设备,其特征在于,所述特征参数获得单元,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述第一标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第三特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为是时,获得所述第一声音特征参数。
10.如权利要求7所述的电子设备,其特征在于,所述特征参数获得单元,具体包括:
标识信息获得子单元,用于获得所述目标用户的用户标识信息;
判断子单元,用于基于所述用户标识信息,判断所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中否存在与所述用户标识信息对应的所述第一声音特征参数,获得第一判断结果;
第四特征参数获得子单元,用于在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数。
11.如权利要求10所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备还包括:
存储单元,用于在所述在所述第一判断结果为否时,对所述第一音频信号进行处理,获得所述第一声音特征参数之后,将所述第一声音特征参数与所述用户标识信息间的第一对应关系保存在所述第一电子设备的存储单元或与所述第一电子设备连接的网络设备中。
12.如权利要求10所述的电子设备,其特征在于,所述第四特征参数获得子单元,具体用于:
对所述第一音频信号进行提取共振峰处理,获得所述第一音频信号的第一共振峰分布特征参数;或
对所述第一音频信号进行基音周期检测,获得所述第一音频信号的第一基音周期的统计分布特征参数。
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