CN109119090A - 语音处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了语音处理方法、装置、存储介质和电子设备，其中语音处理方法包括获取原始语音，若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理，将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。通过采用上述方案，基于GAN网络对用户输入的原始语音进行去混响处理，无需提取原始语音的语音特征，快速得到高精度的去混响语音，提高了对原始语音信号处理效率和处理精度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种语音处理方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着手机、机器人等电子设备的快速发展，越来越多的语音功能应用于电子设备上，例如声纹解锁、声纹唤醒等。
但是，当用户距离电子设备的较远时，电子设备的麦克风采集的语音信号存在混响，使得采集的语音信号的清晰度下降，影响声纹信息的识别率。目前常用的去混响技术为WRE(weighted prediction error，加权预测误差)技术，在频域上，对混响语音的前几帧进行估计混响成分，将混响语音与混响成分进行做差，得到去混响语音。当时上述方法基于后续的混响语音中的混响成分与前几帧的混响成分相同，以及在处理过程中对语音特征的准确提取。当混响语音的混响成分发生变化，或者语音特征提取精度差时，导致去混响处理的精度差。
发明内容
本申请实施例提供语音处理方法、装置、存储介质及电子设备，提高电子设备采集语音的清晰度。
第一方面，本申请实施例提供了一种语音处理方法，包括：
获取原始语音；
若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
第二方面，本申请实施例提供了一种语音处理装置，包括：
语音获取模块，用于获取原始语音；
语音处理模块，用于若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
去混响语音确定模块，用于将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的语音处理方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的语音处理方法。
本申请实施例中提供的语音处理方法，通过获取原始语音，若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理，将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。通过采用上述方案，基于GAN网络对用户输入的原始语音进行去混响处理，无需提取原始语音的语音特征，快速得到高精度的去混响语音，提高了对原始语音信号处理效率和处理精度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种语音处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种语音处理装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
图1为本申请实施例提供的一种语音处理方法的流程示意图，该方法可以由语音处理装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：
步骤101、获取原始语音。
步骤102、若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理。
步骤103、将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
示例性的，本申请实施例中的电子设备可包括手机、平板电脑、机器人和音箱等配置有语音采集装置的智能设备。
在本实施例中，基于电子设备中设置的语音采集装置采集原始语音，例如可以是通过麦克风采集用户输入的语音信号，基于模数转换器将采集的语音信号进行模数转换，得到数字语音信号，基于放大器将数字语音信号进行信号放大，生成原始语音。
其中，混响语音是由于用户离电子设备具有较大距离时，声波在传播过程中发生反射，反射的声波信号被电子设备所采集，与原始的语音信号形成重叠使得电子设备采集的语音信号不清晰。例如，在用户在室内通过语音信号唤醒电子设备时，声波在室内传播，被墙壁、天花板、地板等障碍物反射，形成的多个反射声波，被电子设备在不同时刻采集，形成混响语音。本实施例中，生成式对抗网络模型(Generative Adversarial Net，GAN)通过预先训练，具有对混响语音去混响，生成干净语音的功能。其中，生成式对抗网络模型包括生成子模型和判别子模型，生成子模型用于对输入的原始语音进行去混响处理，判别子模型用于对输入语音进行判别，判别子模型的输出结果可以是该输入语音的语音类型，以及该语音类型的判别概率，例如输入语音的语音类型可以是干净语音和混响语音。可选的，生成子模型和判别子模型连接，即生成子模型的输出作为判别子模型的输入，生成子模型对原始语音进行去混响处理，并将生成的语音输入至判别子模型，根据判别子模型的输出结果对所述生成子模型进行验证。
生成式对抗网络模型是预先训练得到的，其中，生成子模型和判别子模型分别训练得到，示例性的，基于训练样本先对判别子模型进行训练，通过调整网络参数提高判别子模型的判别精度，当判别子模型训练完成后，固定判别子模型的网络参数，对生成子模型进行训练，调节生成子模型的网络参数，使得生成子模型输出语音为混响语音的判别概率下降。循环上述训练过程，当判别子模型和生成子模型的输出结果满足预设误差时，确定生成式对抗网络模型训练完成。
在一些实施例中，在生成式对抗网络模型训练完成后，将采集的原始语音直接输入至生成式对抗网络模型的生成子模型中，将生成子模型输出的生成语音确定为去混响语音，即干净语音。
在一些实施例中，在获取原始语音之后，还包括：将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。当原始语音是混响语音时，基于预先训练的生成式对抗网络模型对原始语音进行去混响处理，当原始语音是干净语音时，无需对原始语音进行去混响处理。通过对原始语音进行语音类型的判别，省略了对干净语音进行无效的处理过程，避免了该处理过程对原始语音造成的信号损失，提高了语音信号处理的针对性。
在一些实施例中，还可以是在将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音之后，包括：将所述去混响语音传输至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，获取所述判别子模型的输出结果；当所述输出结果中所述去混响语音为干净语音的判别概率小于预设概率时，对所述去混响语音输入至所述生成子模型中，进行二次去混响处理。通过判别子模型对生成子模型的输出结果进行判别，当输出结果不满足预设要求时，对该输出结果进行二次去混响处理，直到输出结果满足预设要求。其中，预设要求中干净语音的预设概率可以是根据用户需求设置，例如可以是80％。提高了对原始语音的去混响处理精度，提高了输出语音的清晰度，进一步提高了对输出语音进行声纹识别、语音匹配等的识别率，避免对电子设备的误操作，提高电子设备的控制精度。
本申请实施例中提供的语音处理方法，通过获取原始语音，若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理，将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。通过采用上述方案，基于GAN网络对用户输入的原始语音进行去混响处理，无需提取原始语音的语音特征，快速得到高精度的去混响语音，提高了对原始语音信号处理效率和处理精度。
图2为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图，参见图2，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤201、采集语音样本，并对根据语音样本的语音类型设置类型标识，其中，所述语音样本包括干净语音样本和混响语音样本。
步骤202、将所述语音样本输入至待训练的判别子模型，得到所述判别子模型的判别结果。
步骤203、根据所述判别结果与所述语音样本的类型标识，调整所述判别子模型的网络参数。
步骤204、将混响语音样本输入至待训练的生成子模型，得到所述生成子模型输出的生成语音。
步骤205、将所述生成语音输入至预先训练的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述生成语音为干净语音的判别概率。
步骤206、根据所述生成语音的判别概率与期望概率的确定损失信息，基于所述损失信息调整所述生成子模型的网络参数。
步骤207、获取原始语音，将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。
步骤208、若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理。
步骤209、将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
本实施例中，通过步骤201至步骤203对生成式对抗网络模型中的判别子模型进行训练。其中，干净语音可以是通过电子设备采集的，还可以是通过网络搜索得到，混响语音样本是对干净语音样本基于不同的混响次数和/或不同的混响时间进行叠加生成。示例性的，混响语音可以是将干净语音进行二次叠加或者多次叠加生成，其中，每一个语音信号进行叠加的间隔时间可以是不同，生成不同的混响语音样本，提高混响语音样本的多样性，进一步提高生成式对抗网络模型的训练精度。
其中，干净语音样本的类型标识可以是1，混响语音样本的类型标识可以是0，用于对语音样本进行区别。将样本语音输入至待训练的判别子模型，获取判别子模型的判别结果，该判别结果中包括样本语音的语音类型，以及判别概率。示例性的，判别结果可以是干净语音60％，混响语音40％，根据语音样本的类型标识确定期望概率，例如输入的语音样本的类型标识为1时，可知期望概率为干净语音100％，混响语音0％，根据判别概率和期望概率可知损失值为40％，根据损失值反向调整判别子模型的网络参数，其中网络参数包括但不限于权重值和偏移值。迭代执行步骤201至步骤203，直到判别结果满足预设精度，确定判别子模型训练完成。
通过步骤204至步骤206基于训练完成的判别子模型对生成式对抗网络模型中的生成子模型进行训练，将混响语音样本输入至待训练的生成子模型中，得到生成子模型输出的生成语音，将生成语音输入至训练完成的判别子模型中对生成语音进行判别，确定生成语音的语音类型和判别概率。例如基于判别子模型确定生成语音为混响语音，判别概率为60％，干净语音的判别概率为40％。本实施例中，生成语音的期望概率为干净语音100％、混响语音0％，可知损失信息为60％，根据损失信息反向调整生成子模型的网络参数，其中网络参数包括但不限于权重值和偏移值。迭代执行步骤204至步骤206，直到生成子模型输出的生成语音的判别结果满足预设精度，确定生成子模型训练完成，即训练完成的生成子模型具有对输入语音去混响的功能。
需要说明的是，步骤201至步骤203和步骤204至步骤206可循环执行，即依次对判别子模型和生成子模型进行多次训练，直到判别子模型和生成子模型均满足训练条件。其中，训练完成的判别子模型和生成子模型满足如下公式：
其中，D为判别子模型，G为生成子模型，x为干净语音的信号，信号分布为pdata(x)，z为混响语音的信号，信号分布为pz(z)。
本实施例提供的语音处理方法，通过分别对生成式对抗网络模型中的判别子模型和生成子模型进行训练，得到具有混响语音判别功能的判别子模型和具有去混响功能的生成子模型，对电子设备采集的原始语音进行去混响处理，得到清晰的去混响语音，操作简单、处理效率高。
图3为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图，参见图3，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤301、获取原始语音，将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。
步骤302、若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理。
步骤303、将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
步骤304、对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音。
在本实施例中，对去混响语音进行掩蔽处理，用于提高去混响语音的信号质量，避免由于去混响处理导致的信号失真，其中，掩蔽处理用于对去混响语音中的失真信号进行补偿。可选的，判断去混响语音是否存在信号失真，若是，对所述去混响语音进行掩蔽处理，若否，则直接对去混响语音进行后续处理，例如基于去混响语音对电子设备进行声纹唤醒，或者基于去混响语音生成其他控制指令等。
可选的，所述对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音，包括：对所述去混响语音进行短时傅里叶变换，生成所述去混响语音的幅度谱和相位谱；对所述去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理，将处理后的幅度谱与所述相位谱进行重组，并进行短时傅里叶逆变换，生成处理后的语音。其中，对去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理可以是，对于每一个信号帧的幅度谱中的失真频点，根据该失真频点相邻频点的幅度值进行平滑处理，得到该失真频点的幅度值。其中根据该失真频点相邻频点的幅度值进行平滑处理可以是将相邻频点的幅度值确定为失真频点的幅度值，或者将前后相邻频点的幅度值均值确定为失真频点的幅度值。
可选的，对去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理还可以是，将所述当前信号帧的各频点的幅度值与已完成掩蔽处理的上一信号帧的对应频点的幅度值进行平滑处理，生成当前信号帧的处理后的幅度谱。例如对去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理满足如下公式：
其中，掩蔽系数λ(m,k)满足如下公式：
且，
其中，为去混响语音的幅度谱，为掩蔽处理后的幅度谱，m为语音信号的帧数，k为频点，σ为标准差。
本申请实施例中提供的语音处理方法，基于预先训练的生成式对抗网络模型对原始语音进行去混响处理后，对得到的去混响语音进行掩蔽处理，消除去混响过程中导致的信号失身，提高处理后语音的信号指令，便于后续对处理后语音的识别精度。
图4为本申请实施例提供的另一种语音处理方法的流程示意图，本实施例是上述实施例的一个可选方案，相应的，如图4所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤401、获取原始语音，将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。
步骤402、若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理。
步骤403、将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
步骤404、对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音。
步骤405、识别所述处理后的语音的声纹特征，对所述声纹特征与预设声纹特征进行特征比对。
步骤406、当比对成功时，对设备进行唤醒。
示例性的，当采集的原始语音为干净语音时，直接执行步骤404。
在本实施例中，电子设备中预设有授权用户的声纹特征，以及唤醒关键词。识别处理后的语音中的声纹特征以及关键词，将识别的关键词与唤醒关键词进行匹配，以及将提取的声纹特征与授权用户的声纹特征进行匹配，当上述均匹配成功时，对电子设备进行唤醒。示例性的，当电子设备为手机时，对电子设备进行唤醒可以是从锁屏状态切换为工作状态，并根据处理后的语音中的关键词生成对应的控制指令，例如从处理后的语音识别的关键词可以是“嘿Siri，今天天气如何”，当关键词“嘿Siri”与预设的唤醒关键词匹配成功，且提取的声纹特征与授权用户的声纹特征匹配成功时，根据“今天天气如何”生成天气查询指令，执行该天气查询指令，并将查询结果通过语音播放或者图文显示的方式进行输出。
需要说明的是，步骤404可省略，直接提取去混响语音的声纹特征，基于去混响语音的声纹特征对电子设备进行声纹唤醒。
本实施例提供的语音处理方法，通过采集用户输入的原始语音对电子设备进行声纹唤醒，基于生成式对抗网络模型的生成子模型对原始语音进行高精度的去混响处理，提高了去混响语音的清晰度，进一步地提高了去混响语音的声纹特征的准确度和识别率，避免对电子设备的误操作，提高了电子设备的控制精度。
图5为本申请实施例提供的一种语音处理装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般集成在电子设备中，可通过执行电子设备的语音处理方法来对采集的语音信号进行去混响处理。如图5所示，该装置包括：语音获取模块501、语音处理模块502和去混响语音确定模块503。
语音获取模块501，用于获取原始语音；
语音处理模块502，用于若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
去混响语音确定模块503，用于将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
本申请实施例中提供的语音处理装置，基于GAN网络对用户输入的原始语音进行去混响处理，无需提取原始语音的语音特征，快速得到高精度的去混响语音，提高了对原始语音信号处理效率和处理精度。
在上述实施例的基础上，所述生成式对抗网络模型还包括判别子模型，其中，所述判别子模型用于判别输入语音的语音类型。
在上述实施例的基础上，还包括：
混响语音判别模块，用于在获取原始语音之后，将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。
在上述实施例的基础上，还包括：
生成子模型训练模块，用于将混响语音样本输入至待训练的生成子模型，得到所述生成子模型输出的生成语音；将所述生成语音输入至预先训练的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述生成语音为干净语音的判别概率；根据所述生成语音的判别概率与期望概率的确定损失信息；基于所述损失信息调整所述生成子模型的网络参数。
在上述实施例的基础上，还包括：
判别子模型训练模块，用于采集语音样本，并对根据语音样本的语音类型设置类型标识，其中，所述语音样本包括干净语音样本和混响语音样本；将所述语音样本输入至待训练的判别子模型，得到所述判别子模型的判别结果；根据所述判别结果与所述语音样本的类型标识，调整所述判别子模型的网络参数。
在上述实施例的基础上，所述混响语音样本是对干净语音样本基于不同的混响次数和/或不同的混响时间进行叠加生成。
在上述实施例的基础上，还包括：
掩蔽处理模块，用于在将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音之后，对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音。
在上述实施例的基础上，掩蔽处理模块用于：
对所述去混响语音进行短时傅里叶变换，生成所述去混响语音的幅度谱和相位谱；
对所述去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理，将处理后的幅度谱与所述相位谱进行重组，并进行短时傅里叶逆变换，生成处理后的语音。
在上述实施例的基础上，还包括：
声纹识别模块，用于识别所述去混响语音的声纹特征，对所述声纹特征与预设声纹特征进行特征比对；
设备唤醒模块，用于当比对成功时，对设备进行唤醒。
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行语音处理方法，该方法包括：
获取原始语音；
若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的语音处理操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的语音处理方法中的相关操作。
本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的语音处理装置。图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备600可以包括：存储器601，处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602运行的计算机程序，所述处理器602执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的语音处理方法。
本申请实施例提供的电子设备，基于GAN网络对用户输入的原始语音进行去混响处理，无需提取原始语音的语音特征，快速得到高精度的去混响语音，提高了对原始语音信号处理效率和处理精度。
图7为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：壳体(图中未示出)、存储器701、中央处理器(central processing unit，CPU)702(又称处理器，以下简称CPU)、电路板(图中未示出)和电源电路(图中未示出)。所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部；所述CPU702和所述存储器701设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器701，用于存储可执行程序代码；所述CPU702通过读取所述存储器701中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以实现以下步骤：
获取原始语音；
若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
所述电子设备还包括：外设接口703、RF(Radio Frequency，射频)电路705、音频电路706、扬声器711、电源管理芯片708、输入/输出(I/O)子系统709、其他输入/控制设备710、触摸屏712、其他输入/控制设备710以及外部端口704，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线707来通信。
应该理解的是，图示电子设备700仅仅是电子设备的一个范例，并且电子设备700可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
下面就本实施例提供的用于对语音处理操作的电子设备进行详细的描述，该电子设备以手机为例。
存储器701，所述存储器701可以被CPU702、外设接口703等访问，所述存储器701可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
外设接口703，所述外设接口703可以将设备的输入和输出外设连接到CPU702和存储器701。
I/O子系统709，所述I/O子系统709可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏712和其他输入/控制设备710，连接到外设接口703。I/O子系统709可以包括显示控制器7091和用于控制其他输入/控制设备710的一个或多个输入控制器7092。其中，一个或多个输入控制器7092从其他输入/控制设备710接收电信号或者向其他输入/控制设备710发送电信号，其他输入/控制设备710可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器7092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、USB接口以及诸如鼠标的指示设备。
触摸屏712，所述触摸屏712是用户电子设备与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。
I/O子系统709中的显示控制器7091从触摸屏712接收电信号或者向触摸屏712发送电信号。触摸屏712检测触摸屏上的接触，显示控制器7091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏712上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏712上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。
RF电路705，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，RF电路705接收并发送RF信号，RF信号也称为电磁信号，RF电路705将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。RF电路705可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、RF收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC(COder-DECoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(Subscriber Identity Module，SIM)等等。
音频电路706，主要用于从外设接口703接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器711。
扬声器711，用于将手机通过RF电路705从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。
电源管理芯片708，用于为CPU702、I/O子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。
上述实施例中提供的语音处理装置、存储介质及电子设备可执行本申请任意实施例所提供的语音处理方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的语音处理方法。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (11)
1.一种语音处理方法，其特征在于，包括：
获取原始语音；
若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成式对抗网络模型还包括判别子模型，其中，所述判别子模型用于判别输入语音的语音类型；
其中，在获取原始语音之后，还包括：
将所述原始语音输入至所述预先训练的生成式对抗网络模型的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述原始语音是否为混响语音。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成子模型的训练方法包括：
将混响语音样本输入至待训练的生成子模型，得到所述生成子模型输出的生成语音；
将所述生成语音输入至预先训练的判别子模型中，根据所述判别子模型的输出结果确定所述生成语音为干净语音的判别概率；
根据所述生成语音为干净语音的判别概率与期望概率的确定损失信息；
基于所述损失信息调整所述生成子模型的网络参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判别子模型的训练方法包括：
采集语音样本，并对根据语音样本的语音类型设置类型标识，其中，所述语音样本包括干净语音样本和混响语音样本；
将所述语音样本输入至待训练的判别子模型，得到所述判别子模型的判别结果；
根据所述判别结果与所述语音样本的类型标识，调整所述判别子模型的网络参数。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述混响语音样本是对干净语音样本基于不同的混响次数和/或不同的混响时间进行叠加生成。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音之后，还包括：
对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述去混响语音进行掩蔽处理，生成处理后的语音，包括：
对所述去混响语音进行短时傅里叶变换，生成所述去混响语音的幅度谱和相位谱；
对所述去混响语音的幅度谱进行掩蔽处理，将处理后的幅度谱与所述相位谱进行重组，并进行短时傅里叶逆变换，生成处理后的语音。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音之后，还包括：
识别所述去混响语音的声纹特征，对所述声纹特征与预设声纹特征进行特征比对；
当比对成功时，对设备进行唤醒。
9.一种语音处理装置，其特征在于，包括：
语音获取模块，用于获取原始语音；
语音处理模块，用于若所述原始语音为混响语音，则将所述原始语音输入至预先训练的生成式对抗网络模型的生成子模型，其中，所述生成子模型用于对所述原始语音进行去混响处理；
去混响语音确定模块，用于将所述生成子模型的输出语音确定为去混响语音。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的语音处理方法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一所述的语音处理方法。
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