CN104575510B - 降噪方法、降噪装置和终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种降噪方法、一种降噪装置和一种终端，其中的降噪方法包括：确定接收到的语音信息的噪音属性；根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对所述语音信息进行降噪处理，其中，所述多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。通过本发明的技术方案，可以根据语音信息的噪音属性确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
Description
技术领域
本发明涉及终端技术领域，具体而言，涉及一种降噪方法、一种降噪装置和一种终端。
背景技术
目前的终端中一般采取硬件降噪或软件降噪的方式对语音信息进行降噪处理，以用户对噪声处理的不同需求。然而，两种降噪方式不能同时使用，而相关技术中的切换降噪方式往往需要用户进行手动设置降噪等级等操作，而不能自动切换降噪方式，具有很大的局限性，语音识别效果不佳，降低了用户体验。
因此需要一种新的技术方案，可以根据实际需要为用户自动选择降噪方式。
发明内容
本发明正是基于上述问题，提出了一种新的技术方案，可以根据实际需要为用户自动选择降噪方式。
有鉴于此，本发明的一方面提出了一种降噪方法，用于终端，包括：确定接收到的语音信息的噪音属性；根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对所述语音信息进行降噪处理，其中，所述多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
在该技术方案中，可通过语音信息中的噪音属性确定采用硬件降噪方式还是软件降噪方式。具体地，不同场景下的语音信息的噪音属性不同，因此，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
在上述技术方案中，优选地，所述根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，具体包括：根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型；将所述目标噪音类型对应的所述预设降噪方式确定为所述目标降噪方式。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，不同类型的噪声分别对应适合自己的降噪方式，以通过自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，所述根据所述语音信息的所述噪音属性，在多个预设降噪方式中选择目标降噪方式，具体包括：根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，以及在所述数据库中存储的多种预设场景中确定与所述噪音属性对应的目标预设场景；根据所述目标噪音类型和所述目标预设场景，为所述语音信息选择对应的所述目标预设降噪方式及降噪参数。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型以及该类型对应的预设场景，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，预设场景包括但不限于会议场景、室外场景、车内场景等。不同类型的噪声分别对应不同的预设场景，而每个预设场景都具有适合自己的降噪方式，并根据其语音信息的噪音属性对应于自身独特的降噪算法。通过该技术方案，可通过为语音信息确定当前场景，并根据当前场景自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，还包括：按照接收到的更新命令，根据接收到的所述语音信息更新所述数据库。
在该技术方案中，还可以根据环境的变化，自适应地学习声音特性，比如，当接收到的某一语音信息的噪音属性不属于数据库中的任何类型或任何场景时，可以将该噪音属性记录下来，并生成新的类型及场景，在下次遇见该类型或该场景中的语音信息时，可采取同样的降噪方式及降噪算法进行处理。通过该技术方案，可根据用户需要进行自适应学习，增强了自动选择降噪方式的灵活性。
在上述技术方案中，优选地，所述语音信息的所述噪音属性包括以下之一或其组合：噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与所述终端的距离、所述噪音来源相对于所述终端的方位及噪音发出时间。
在该技术方案中，噪音属性包括但不限于噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间，通过该技术方案，可以通过语音信息的单种或多种噪音属性确定当前场景或噪音类型，从而为该语音信息选择适合的降噪方式。
本发明另一方面的实施例提出了一种降噪装置，用于终端，包括：确定单元，确定接收到的语音信息的噪音属性；降噪方式选择单元，根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对所述语音信息进行降噪处理，其中，所述多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
在该技术方案中，可通过语音信息中的噪音属性确定采用硬件降噪方式还是软件降噪方式。具体地，不同场景下的语音信息的噪音属性不同，因此，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
在上述技术方案中，优选地，所述降噪方式选择单元具体用于：根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，并将所述目标噪音类型对应的所述预设降噪方式确定为所述目标降噪方式。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，不同类型的噪声分别对应适合自己的降噪方式，以通过自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，所述降噪方式选择单元用于：根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，以及在所述数据库中存储的多种预设场景中确定与所述噪音属性对应的目标预设场景，以及根据所述目标噪音类型和所述目标预设场景，为所述语音信息选择对应的所述目标预设降噪方式及降噪参数。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型以及该类型对应的预设场景，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，预设场景包括但不限于会议场景、室外场景、车内场景等。不同类型的噪声分别对应不同的预设场景，而每个预设场景都具有适合自己的降噪方式，并根据其语音信息的噪音属性对应于自身独特的降噪算法。通过该技术方案，可通过为语音信息确定当前场景，并根据当前场景自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，还包括：更新单元，按照接收到的更新命令，根据接收到的所述语音信息更新所述数据库。
在该技术方案中，还可以根据环境的变化，自适应地学习声音特性，比如，当接收到的某一语音信息的噪音属性不属于数据库中的任何类型或任何场景时，可以将该噪音属性记录下来，并生成新的类型及场景，在下次遇见该类型或该场景中的语音信息时，可采取同样的降噪方式及降噪算法进行处理。通过该技术方案，可根据用户需要进行自适应学习，增强了自动选择降噪方式的灵活性。
在上述技术方案中，优选地，所述语音信息的所述噪音属性包括以下之一或其组合：噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与所述终端的距离、所述噪音来源相对于所述终端的方位及噪音发出时间。
在该技术方案中，噪音属性包括但不限于噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间，通过该技术方案，可以通过语音信息的单种或多种噪音属性确定当前场景或噪音类型，从而为该语音信息选择适合的降噪方式。
本发明的第三方面的实施例提出了一种终端，包括如上述技术方案中任一项所述的降噪装置，因此，该终端具有和上述技术方案中任一项所述的降噪装置相同的技术效果，在此不再赘述。
通过以上技术方案，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
附图说明
图1示出了根据本发明的一个实施例的降噪方法的流程图；
图2示出了根据本发明的一个实施例的降噪装置的框图；
图3示出了根据本发明的一个实施例的终端的框图；
图4示出了根据本发明的另一个实施例的降噪方法的流程示意图；
图5示出了根据本发明的另一个实施例的终端的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了根据本发明的一个实施例的降噪方法的流程图。
如图1所示，根据本发明的一个实施例的降噪方法，包括：
步骤102，确定接收到的语音信息的噪音属性。
步骤104，根据语音信息的噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对语音信息进行降噪处理，其中，多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
在该技术方案中，可通过语音信息中的噪音属性确定采用硬件降噪方式还是软件降噪方式。具体地，不同场景下的语音信息的噪音属性不同，因此，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
在上述技术方案中，优选地，步骤104具体包括：根据语音信息的噪音属性，在终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与噪音属性对应的目标噪音类型；将目标噪音类型对应的预设降噪方式确定为目标降噪方式。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，不同类型的噪声分别对应适合自己的降噪方式，以通过自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，步骤104包括：根据语音信息的噪音属性，在终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与噪音属性对应的目标噪音类型，以及在数据库中存储的多种预设场景中确定与噪音属性对应的目标预设场景；根据目标噪音类型和目标预设场景，为语音信息选择对应的目标预设降噪方式及降噪参数。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型以及该类型对应的预设场景，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，预设场景包括但不限于会议场景、室外场景、车内场景等。不同类型的噪声分别对应不同的预设场景，而每个预设场景都具有适合自己的降噪方式，并根据其语音信息的噪音属性对应于自身独特的降噪算法。通过该技术方案，可通过为语音信息确定当前场景，并根据当前场景自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，还包括：按照接收到的更新命令，根据接收到的语音信息更新数据库。
在该技术方案中，还可以根据环境的变化，自适应地学习声音特性，比如，当接收到的某一语音信息的噪音属性不属于数据库中的任何类型或任何场景时，可以将该噪音属性记录下来，并生成新的类型及场景，在下次遇见该类型或该场景中的语音信息时，可采取同样的降噪方式及降噪算法进行处理。通过该技术方案，可根据用户需要进行自适应学习，增强了自动选择降噪方式的灵活性。
在上述技术方案中，优选地，语音信息的噪音属性包括以下之一或其组合：噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间。
在该技术方案中，噪音属性包括但不限于噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间，通过该技术方案，可以通过语音信息的单种或多种噪音属性确定当前场景或噪音类型，从而为该语音信息选择适合的降噪方式。
图2示出了根据本发明的一个实施例的降噪装置的框图。
如图2所示，根据本发明的一个实施例的降噪装置200，包括：确定单元202，确定接收到的语音信息的噪音属性；降噪方式选择单元204，根据语音信息的噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对语音信息进行降噪处理，其中，多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
在该技术方案中，可通过语音信息中的噪音属性确定采用硬件降噪方式还是软件降噪方式。具体地，不同场景下的语音信息的噪音属性不同，因此，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
在上述技术方案中，优选地，降噪方式选择单元204具体用于：根据语音信息的噪音属性，在终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与噪音属性对应的目标噪音类型，并将目标噪音类型对应的预设降噪方式确定为目标降噪方式。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，不同类型的噪声分别对应适合自己的降噪方式，以通过自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，降噪方式选择单元204用于：根据语音信息的噪音属性，在终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与噪音属性对应的目标噪音类型，以及在数据库中存储的多种预设场景中确定与噪音属性对应的目标预设场景，以及根据目标噪音类型和目标预设场景，为语音信息选择对应的目标预设降噪方式及降噪参数。
在该技术方案中，可根据语音信息的噪音频率、噪音音量大小、噪音来源等属性确定噪音的类型以及该类型对应的预设场景，其中，噪音的类型包括但不限于人声噪音、风噪、车胎噪声，预设场景包括但不限于会议场景、室外场景、车内场景等。不同类型的噪声分别对应不同的预设场景，而每个预设场景都具有适合自己的降噪方式，并根据其语音信息的噪音属性对应于自身独特的降噪算法。通过该技术方案，可通过为语音信息确定当前场景，并根据当前场景自动选择适合的降噪方式，来增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
在上述技术方案中，优选地，还包括：更新单元206，按照接收到的更新命令，根据接收到的语音信息更新数据库。
在该技术方案中，还可以根据环境的变化，自适应地学习声音特性，比如，当接收到的某一语音信息的噪音属性不属于数据库中的任何类型或任何场景时，可以将该噪音属性记录下来，并生成新的类型及场景，在下次遇见该类型或该场景中的语音信息时，可采取同样的降噪方式及降噪算法进行处理。通过该技术方案，可根据用户需要进行自适应学习，增强了自动选择降噪方式的灵活性。
在上述技术方案中，优选地，语音信息的噪音属性包括以下之一或其组合：噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间。
在该技术方案中，噪音属性包括但不限于噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与终端的距离、噪音来源相对于终端的方位及噪音发出时间，通过该技术方案，可以通过语音信息的单种或多种噪音属性确定当前场景或噪音类型，从而为该语音信息选择适合的降噪方式。
图3示出了根据本发明的一个实施例的终端的框图。
如图3所示，根据本发明的一个实施例的终端300，包括：降噪装置302(相当于图2实施例中示出的降噪装置200)，用于确定接收到的语音信息的噪音属性，以及根据语音信息的噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对语音信息进行降噪处理，其中，多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
在该技术方案中，可通过语音信息中的噪音属性确定采用硬件降噪方式还是软件降噪方式。具体地，不同场景下的语音信息的噪音属性不同，因此，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
另外，由于降噪装置302相当于图2示出的实施例中的降噪装置200，因此，终端300具有和上述技术方案中任一项所述的降噪装置200相同的技术效果，在此不再赘述。
图4示出了根据本发明的另一个实施例的降噪方法的流程示意图。
如图4所示，根据本发明的另一个实施例的降噪方法，包括：
在终端的处理器接收到声音信号时，在数据库中进行信号特性模式匹配，即获取该声音信号的噪音的信号特性(噪音属性)；以及判断出噪音类型及用户场景，并启动相应的降噪算法，即根据语音信息的噪音属性，在多个预设降噪方式中选择目标降噪方式，以供对语音信息进行降噪处理，其中，多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式。
其中，噪音的信号特性根据以下来区分：
1.声音特性：一个音源产生的谐波可以形成清楚的频率图，这个频率图可以用来对两个声音进行区分，另外，声音特性是区分男人和女人的一个主要线索，以及不同来源的噪声频率图也不同。
2.空间信息：由距离和方向可以用来对声音分组，因而可以对目标的声音进行分辨，另外，不同距离和方向的噪音可以辅助判断噪音来源。
3.噪音发出时间：如果两个声音的大小和它们对应的谐波在时间上一致，它们很可能来自同一个音源。
每个环境下的噪音是复杂的，多种噪音来源、多个频段的噪音往往混杂在一起。因此，可以把每个场景下的噪音的信号特性表示出来，进行相关定义并存储在数据库中。数据库中的存储内容如表1所示，把每个场景的噪音特性与噪音类型绑定在一起，进而可以选择相对应的降噪方案。
表1
| 噪音类型 | 噪音特性 | 用户场景 | 降噪方案 |
| A | >3dB，距离多变 | 商场 | 硬件降噪 |
| B | 5dB至15dB，车内外 | 车内 | 软件降噪 |
| C | 0dB | 办公室 | 软件降噪 |
| D | 20dB至60dB，距离多变 | 噪杂环境 | 硬件降噪 |
另外，在实际执行过程中，还可以根据环境变化，自动学习相应声音特性，更新数据库。
例如，在商场，噪音主要是人声，范围在>3dB，如果进行通话或录音，可以开启硬件降噪方案，关闭软件降噪方案。在开车时，车内噪音主要是风燥、胎噪、车噪，范围在5dB至15dB，如果进行通话或录音开启软件降噪方案，关闭硬件降噪通道。在办公室安静环境下，噪音较小，即使有噪音也属于人声噪音，可以使用软件降噪方案。在噪杂环境下，噪音比较复杂，既有人声噪音，也有车噪、风燥等高噪音，范围在20dB至60dB，可以使用硬件降噪方案。
图5示出了根据本发明的另一个实施例的终端的框图。
如图5所示，根据本发明的另一个实施例的终端500，包括：处理器、音频处理器、麦克风、喇叭/听筒、降噪芯片、软件降噪引擎、用户场景判断模块。
其中，处理器、音频处理器、麦克风、喇叭/听筒都是终端的硬件组成部分，完成音频的输入和输出。音频降噪部分包括降噪芯片和软件降噪引擎。两个降噪方法互相是排斥的，不能在同一时间存在。通过用户场景判断模块，确定噪音特性，从而进一步确定噪音类型和/或当前场景，从而选择与噪音类型和/或当前场景对应的降噪方式，即确定是采用降噪芯片进行硬件降噪，还是采用软件降噪引擎进行软件降噪。
在该技术方案中，降噪芯片属于硬件降噪，需要配合多麦克，针对的噪音类型包括人声噪音、商场等环境噪音，主要用于通话时的主动降噪，可通过分析噪音，产生反向声波与原声波对冲的方式减弱噪音，适用于远距离通话及免提通话。
在该技术方案中，软件降噪引擎不需要降噪芯片支持，属于软件降噪，可以灵活运行于处理器或音频处理器，其主要用于麦克风录音时的语音识别场景，噪音主要包括风燥、胎噪、车噪等高噪音类型，适用于多角度变化的场景，其处理的声音质量较好，保真度较高。
两种降噪方案各有优劣，通过本技术方案，可以根据用户的实际需求自动切换，以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，通过本发明的技术方案，根据语音信息的噪音属性可以确定适合当前场景的降噪方式，以可以增强语音信息的输入，提高语音识别率，从而达到最佳降噪和语音识别效果。其中，预设降噪方式包括但不限于硬件降噪方式和软件降噪方式。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种降噪方法，用于终端，其特征在于，包括：
确定接收到的语音信息的噪音属性；
根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对所述语音信息进行降噪处理，其中，所述多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式；
所述语音信息的所述噪音属性包括以下之一或其组合：
噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与所述终端的距离、所述噪音来源相对于所述终端的方位及噪音发出时间。
2.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，具体包括：
根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型；
将所述目标噪音类型对应的所述预设降噪方式确定为所述目标降噪方式。
3.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述语音信息的所述噪音属性，在多个预设降噪方式中选择目标降噪方式，具体包括：
根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，以及在所述数据库中存储的多种预设场景中确定与所述噪音属性对应的目标预设场景；
根据所述目标噪音类型和所述目标预设场景，为所述语音信息选择对应的所述目标预设降噪方式及降噪参数。
4.根据权利要求2或3所述的降噪方法，其特征在于，还包括：
按照接收到的更新命令，根据接收到的所述语音信息更新所述数据库。
5.一种降噪装置，用于终端，其特征在于，包括：
确定单元，确定接收到的语音信息的噪音属性；
降噪方式选择单元，根据所述语音信息的所述噪音属性，从多个预设降噪方式中确定目标降噪方式，以对所述语音信息进行降噪处理，其中，所述多个预设降噪方式包括硬件降噪方式和软件降噪方式；
所述语音信息的所述噪音属性包括以下之一或其组合：
噪音频率、噪音音量大小、噪音来源与所述终端的距离、所述噪音来源相对于所述终端的方位及噪音发出时间。
6.根据权利要求5所述的降噪装置，其特征在于，所述降噪方式选择单元具体用于：
根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，并将所述目标噪音类型对应的所述预设降噪方式确定为所述目标降噪方式。
7.根据权利要求5所述的降噪装置，其特征在于，所述降噪方式选择单元用于：
根据所述语音信息的所述噪音属性，在所述终端的数据库中存储的多种噪音类型中确定与所述噪音属性对应的目标噪音类型，以及在所述数据库中存储的多种预设场景中确定与所述噪音属性对应的目标预设场景，以及根据所述目标噪音类型和所述目标预设场景，为所述语音信息选择对应的所述目标预设降噪方式及降噪参数。
8.根据权利要求6或7所述的降噪装置，其特征在于，还包括：
更新单元，按照接收到的更新命令，根据接收到的所述语音信息更新所述数据库。
9.一种终端，其特征在于，包括如权利要求5至8中任一项所述的降噪装置。
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