CN111429933A - 音频信号的处理方法及装置、存储介质 - Google Patents

音频信号的处理方法及装置、存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开是关于一种音频信号处理方法及装置、存储介质。该方法包括：由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得至少两个麦克风各自的原始带噪信号；对于时域上的每一帧，根据至少两个麦克风各自的原始带噪信号，获取至少两个声源各自的频域估计信号；将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的频率子带具有重叠频带；根据在各频率子带内各频点的频域估计信号，确定频率子带包含的各频点的加权系数；根据加权系数，确定各频点的分离矩阵；基于分离矩阵及原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。通过本公开实施例的技术方案，能够减少语音的损伤，提升语音信号质量。

Description

音频信号的处理方法及装置、存储介质
技术领域
本公开涉及信号处理领域，尤其涉及一种音频信号的处理方法及装置、存储介质。
背景技术
相关技术中，智能产品设备拾音多采用麦克风阵列，应用麦克风波束形成技术提高语音信号处理质量，以提高真实环境下的语音识别率。但多个麦克风的波束形成技术对麦克风位置误差敏感，性能影响较大，另外麦克风个数增多了也会导致产品成本升高。
因此，目前越来越多的智能产品设备只配置两个麦克风；两个麦克风常采用完全不同于多个麦克风波束形成技术的盲源分离技术对语音进行增强，而如何使得基于盲源分离技术分离后信号的语音质量更高是目前迫切需要解决的问题。
发明内容
本公开提供一种音频信号的处理方法及装置、存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种音频信号处理方法，包括：
由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
在一些实施例中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带内包含的各频点的加权系数，包括：
根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
在一些实施例中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述将预定的频带范围划分为多个频率子带，包括：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种音频信号处理装置，包括：
第一获取模块，用于由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
第二获取模块，用于对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
划分模块，用于将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
第一确定模块，用于根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
第二确定模块，用于根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
第三获取模块，用于基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
在一些实施例中，所述第一确定模块，包括：
第一确定子模块，用于根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
第二确定子模块，用于根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
在一些实施例中，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述划分模块，具体用于：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种音频信号的处理装置，所述装置至少包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的可执行指令的存储器，其中：
处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述任一项音频信号的处理方法中的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述任一项音频信号的处理方法中的步骤。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开实施例将频带划分为多个频率子带，并且使得相邻的频率子带具有相互重叠的频点。由于频率子带内的各频点的频率值相差小，具有较强的依赖性，而不同频率子带内各频点的频率值相差较大，则具有较弱的依赖性。同时，相邻频率子带间由于具有重叠频点，因此也具有依赖性，实现整个频带的链式结构。
通过这种方式，相对于现有技术中，假设所有频点间都存在相同的依赖性的处理方式，能够使得通过加权系数确定的分离矩阵具有更强的分离性能，分离得到的信号更加接近实际情况中，频点间隔越远依赖性越弱，距离间隔越近依赖性越强的特点，从而提升信号分离的准确性，减小了分离后的语音损伤。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理方法的流程图一；
图2是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理方法的流程图二；
图3是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理方法的应用场景的框图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理方法的流程图三；
图5是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理装置的结构框图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理装置的实体结构框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种音频信号的处理方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
步骤S102、对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
步骤S103、将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
步骤S104、根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
步骤S105、根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
步骤S106、基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
本公开实施例所述的方法应用在终端中。这里，所述终端为集成了两个或两个以上麦克风的电子设备。例如，所述终端可以为车载终端、计算机、或服务器等。在一实施例中，所述终端还可以是：与集成了两个或两个以上麦克风的预定设备连接的电子设备；所述电子设备基于所述连接接收所述预定设备采集的音频信号，且基于所述连接将处理后的音频信号发送给所述预定设备。例如，所述预定设备为音箱等。
在实际应用中，所述终端中包括至少两个麦克风，所述至少两个麦克风同时检测至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号。这里，可以理解的是，本实施例中所述至少两个麦克风对所述两个声源发出的音频信号是同步进行检测的。
在本公开实施例中，所述麦克风为2个或2个以上，所述声源为2个或2个以上。
在本公开实施例中，所述原始带噪信号为：包括至少两个声源发出的声音的混合信号。例如，所述麦克风为2个，分别为麦克风1和麦克风2；所述声源为2个，分别为声源1和声源2；则所述麦克风1的原始带噪信号为包括声源1和声源2的音频信号；所述麦克风2原始带噪信号同样也是均包括声源1和声源2音频信号。
例如，所述麦克风为3个，分别为麦克风1、麦克风2和麦克风3；所述声源为3个，分别为声源1、声源2和声源3；则所述麦克风1的原始带噪信号为包括声源1、声源2和声源3的音频信号；所述麦克风2和所述麦克风3的原始带噪信号同样也是均包括声源1、声源2和声源3的音频信号。
可以理解的是，若一个声源发出的声音在一个对应的麦克风中信号为音频信号，则其它声源在所述麦克风中的信号为噪声信号。本公开实施例是需要从至少两个麦克风中恢复至少两个声源发出的声源。
可以理解的是，一般声源个数是与麦克风个数相同的。若在一些实施例中，麦克风的个数小于所述声源的个数，可以对所述声源的个数进行降维，以降到与所述麦克风个数相等的维度。
可以理解的是，麦克风采集声源发出声音的音频信号时，可以采集至少一帧音频帧的音频信号，此时采集到的音频信号为每一个麦克风的原始带噪信号。原始带噪信号可以是时域信号也可以是频域信号。如果原始带噪信号为时域信号，则可以根据时频转换的运算将时域信号转换为频域信号。
这里，可以基于快速傅里叶变换(FastFourierTransform，FFT)，将时域信号进行频域变换。或者，可以基于短时傅里叶变换(short-timeFouriertransform，STFT)，将时域信号进行频域变换。或者，还可以基于其它傅里叶变换，将时域信号进行频域变换。
示例性的，若第p个麦克风在第n帧的时域信号为：
Figure BDA0002403226990000061
将第n帧的时域信号变变换为频域信号，确定第n帧的原始带噪信号为：
Figure BDA0002403226990000062
其中，所述m为第n帧时域信号的离散时间点数量，k为频点。如此，本实施例可以通过所述时域到频域的变化，可以获得每一帧的原始带噪信号。当然，获取每一帧的原始带噪信号也可以基于其它的快速傅里叶变换公式，在此不做限制。
根据上述频域的原始带噪信号，可以通过先验估计的方式获得初始的频域估计信号。
示例性的，可以根据初始化的分离矩阵，如单位矩阵；或者根据上一帧得到的分离矩阵，对原始带噪信号进行分离，得到各声源每一帧的频域估计信号。如此，为后续基于频域估计信号及分离矩阵分离出各声源的音频信号提供了依据。
在本公开实施例中，为了使得距离近的频点之间的依赖性得到保证，可以将整个频带划分为多个频率子带。并且，相邻的频率子带相互重叠，像链条一样按顺序把频率子带链接起来。
如此，能够使得频率子带内各频点间的依赖性得到保证，并且由于相邻频率子带之间存在频点的重叠，因此，依赖性也会在不同子带间链式传递下去。
通过这种方式，相对于现有技术中，假设所有频点间都存在相同的依赖性的处理方式，能够使得通过加权系数确定的分离矩阵具有更强的分离性能，分离得到的信号更加接近实际情况中，频点间隔距离越远依赖性越弱，距离间隔越近依赖性越强的特点，从而提升信号分离的准确性，减小了分离后的语音损伤。
在一些实施例中，如图2所示，上述步骤S104中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带内包含的各频点的加权系数，包括：
步骤S201、根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
步骤S202、根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
在本公开实施例中，可以基于各频率子带内的各频点的加权系数、及每一帧的频域估计信号等，来不断对各频域估计分量所对应的频点进行更新，使得频域估计分量中各频点更新到的分离矩阵能够具有更好的分离性能，从而能够进一步提高分离出的音频信号的精确度。
这里，根据各频率子带内各频点的频域估计信号，可以构建出频域估计信号的分布函数。构建分布函数的过程中，可以基于音频信号在整个频带内的各频率子带进行构建。
示例性的，上述分离矩阵可以基于协方差矩阵解得的特征值确定得到。协方差矩阵Vp(k,n)满足如下关系
Figure BDA0002403226990000071
其中，β为平滑系数，Vp(k,n-1)为上一帧的更新协方差，Xp(k,n)为当前帧的原始带噪信号，
Figure BDA0002403226990000072
为当前帧的原始带噪信号的共轭转置矩阵。
Figure BDA0002403226990000073
为加权系数。其中，
Figure BDA0002403226990000074
为辅助变量。
Figure BDA0002403226990000075
称为对比函数。这里，
Figure BDA0002403226990000076
代表了第p个声源的基于整个频带的多维超高斯先验概率密度分布模型，也就是上述分布函数。
Figure BDA0002403226990000077
矩阵向量，表示第p个声源在第n帧的频域估计信号，Yp(n)为第p个声源在第n帧的频域估计信号，Yp(k,n)表示第p个声源在第n帧第k个频点的频域估计信号。
在本公开实施例中，通过上述分布函数，可以基于各频率子带上的频域估计信号。如此确定的加权系数，相对于相关技术中直接将整个频带所有频点的先验概率密度的方式来说，只需要考虑各频率子带内对应频点的先验概率密度。这样，一方面能够简化计算，另一方面对于整个频带中相隔较远的频点无需考虑。也就是说，这种处理方式考虑到了距离不同的频点间存在不同的依赖性，距离越近依赖性越强，从而提升分离矩阵的分离性能，有利于后续基于分离矩阵分离出高质量的音频信号。
在一些实施例中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在本公开实施例中，可以根据各频率子带来构造分布函数。整个频带可以被划分为L个频率子带，Cl可以表示第l个频率子带中所包含的所有频点的频点集合。其中，Cl分别与Cl+1和Cl-1存在重叠部分。这样，就保证了整个频带形成链式结构。
基于此，上述分布函数可以根据如下公式(1)定义：
Figure BDA0002403226990000081
上述公式(1)中，k为频点，Yp(k,n)为第p个声源的频点k在第n帧的频域估计信号，
Figure BDA0002403226990000082
为方差，l为频率子带，α为系数，Yp(k,n)表示第p个声源在第n帧第k个频点的频域估计信号。基于上述公式(1)，根据每个频率子带中的频点，分别对各频点的频域估计信号与标准差的比值求平方，，即对k∈Cl的各频点，求取频域估计信号与标准差的比值并求和，然后对该频率子带内每个频点对应的平方值求和，即第一和。在对各频点集合对应的第一和开方并求和，也就是对l由1至L的各第一和求取开方和，得到上述第二和，然后基于第二和的指数函数，得到上述分布函数。
在本公开实施例中，上述公式基于各频率子带的频点集合中所包含的频点进行运算，然后再基于各频率子带进行运算，由此，相对于现有技术中，直接对整个频带上的所有频点进行运算，如，
Figure BDA0002403226990000083
这种假设所有频点间都具有相同依赖性的处理方式来说，增强了频率子带内各频点间的依赖性，同时减弱了不同频率子带内频点间的依赖性，同时，由于相邻频率子带的频点集合存在重叠的部分，可以将这种依赖性在子带间链式传递下去。如此，更加符合实际音频信号的信号特点，提升了信号分离的准确性。
在一些实施例中，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在本公开实施例中，可以根据各频率子带来构造分布函数。整个频带可以被划分为L个频率子带，Cl可以表示第l个频率子带中所包含的所有频点的频点集合。其中，Cl分别与Cl+1和Cl-1存在重叠部分。这样，就保证了整个频带形成链式结构。
基于此，上述分布函数还可以根据如下公式(2)定义：
Figure BDA0002403226990000091
上述公式(2)中，k为频点，Yp(k,n)为第p个声源的频点k在第n帧的频域估计信号，
Figure BDA0002403226990000092
为方差，l为频率子带。α为系数。基于上述公式(2)，根据每个频率子带中的频点，分别对各频点的频域估计信号与标准差的比值求平方，然后对该频率子带内每个频点对应的平方值求和，即第一和。在对各频点集合对应的第一和的预定次方(上述公式(2)以2/3次方为例)并求和，得到上述第二和，然后基于第二和的指数函数，得到上述分布函数。
上述公式(2)与公式(1)类似，均以频率子带的频点集合中所包含的频点进行运算，然后再基于各频率子带进行运算，与上述实施例中的公式(1)相对于现有技术具有相同的技术效果，这里不再赘述。
在一些实施例中，所述将预定的频带范围划分为多个频率子带，包括：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
在本公开实施例中，预定的频带范围可以是音频信号常见的频带范围，也可以是基于原始带噪信号所处的频带确定的频带范围。将预定的频带范围划分为C个频率子带，需要使得相邻的每个频率子带间存在重叠的频点。
因此，这里用lc,hc代表第c个频率子带的第一个频点和最后一个频点，满足：
lc＜hc-1，c＝2,...,C。
如此，就能够保证相邻频率子带间具有重叠频点。这样，相同频率子带内的各频点距离较近，具有较强的依赖性，而间隔较远的频率子带间则具有较弱的依赖性。同时，由于各频率子带形成了链式连接，因此，相邻频率子带间也存在依赖性。
本公开实施例还提供以下示例：
图4是根据一示例性实施例示出的一种音频信号处理方法的流程图；其中，所述音频信号处理方法中，如图3所示，声源包括声源1和声源2，麦克风包括麦克风1和麦克风2。基于所述音频信号处理方法，从麦克风1和麦克风2的原始带噪信号中恢复出声源1和声源2的音频信号。如图4所示，所述方法包括以下步骤：
若系统帧长为Nfft，则频点K＝Nfft/2+1。
步骤S401：初始化W(k)和Vp(k)；
其中，初始化包括以下步骤：
1)初始化各个频点的分离矩阵；
Figure BDA0002403226990000101
其中，所述
Figure BDA0002403226990000102
为单位矩阵；所述k为频点；所述k＝1,L,K。
2)初始化各声源在各个频点的加权协方差矩阵Vp(k)。
Figure BDA0002403226990000103
其中，
Figure BDA0002403226990000104
为零矩阵；其中，所述p用于表示麦克风；p＝1,2。
步骤S402：获得第p个麦克风在第n帧的原始带噪信号；
对
Figure BDA0002403226990000105
加窗进行Nfft点得到对应的频域信号：
Figure BDA0002403226990000106
其中，所述m为傅里叶变换所选取的点数；其中，所述STFT为短时傅里叶变换；所述
Figure BDA0002403226990000107
为第p个麦克风第n帧的时域信号；这里，所述时域信号为原始带噪信号。
则所述Xp(k,n)的观测信号为：X(k,n)＝[X1(k,n),X2(k,n)]T；其中，[X1(k,n),X2(k,n)]T为转置矩阵。
步骤S403：利用上一帧的W(k)获得两个声源信号的先验频域估计；
令两个声源信号的先验频域估计Y(k,n)＝[Y1(k,n),Y2(k,n)]T，其中Y1(k,n),Y2(k,n)分别为声源1和声源2在时频点(k,n)处的估计值。
通过分离矩阵W(k)对观测矩阵X(k,n)进行分离得到：Y(k,n)＝W(k)'X(k,n)；其中，W'(k)为上一帧(即当前帧的前一帧)的分离矩阵。
则第p个声源在第n帧的先验频域估计为：
Figure BDA0002403226990000108
步骤S404：更新加权协方差矩阵Vp(k,n)；
计算更新的加权协方差矩阵：
Figure BDA0002403226990000111
其中，所述β为平滑系数。在一实施例中，所述β为0.98；其中，所述Vp(k,n-1)为上一帧的加权协方差矩阵；所述
Figure BDA0002403226990000112
为Xp(k,n)的共轭转置；所述
Figure BDA0002403226990000113
为加权系数，其中，所述
Figure BDA0002403226990000114
为辅助变量；所述
Figure BDA0002403226990000115
为对比函数。
其中，所述
Figure BDA0002403226990000116
代表了第p个声源的基于整个频带的多维超高斯先验概率密度函数。在一实施例中，
Figure BDA0002403226990000117
此时，若所述
Figure BDA0002403226990000118
则所述
Figure BDA0002403226990000119
但是这种概率密度分布假设了所有频点间都存在相同的依赖性。实际情况是，频点间距离间隔远时依赖性要弱，距离间隔近时依赖性要强。因此，本公开实施例提出将整个频带划分为一个个小的频率子带，这样，在频率子带内的频点由于距离较近而保证了较强的依赖性。同时，相邻的频率子带间具有重叠的频点，像链条一样将各频率子带按顺序链接了起来。之后构造子带上的先验概率密度分布模型。这样子带内依赖性得到保证，而且由于频点存在重叠，依赖性也会在不同子带间链式传递下去。本公开实施例中的上述方法构造的分布模型，也就是上述分布函数，可以称为链式重叠子带分布模型。
分布函数
Figure BDA00024032269900001110
的构造方法如下：
将整个频带划分成C个子带。lc,hc代表第c个子带的第一个频点和最后一个频点，满足：
lc＜hc-1，c＝2,...,C
这样保证了相邻频带存在部分重合。整个频带从高到低形成一个链式结构。则新的分布函数定义如下：
Figure BDA0002403226990000121
或，
Figure BDA0002403226990000122
其中，
Figure BDA0002403226990000123
代表方差。特别地α＝1，
Figure BDA0002403226990000124
基于此，加权系数则为：
Figure BDA0002403226990000125
或者，
Figure BDA0002403226990000126
步骤S405：解特征问题，以求得特征向量ep(k,n)；
这里，所述ep(k,n)为第p个麦克风对应的特征向量。
其中，求所述特征问题：V2(k,n)ep(k,n)＝λp(k,n)V1(k,n)ep(k,n)，得到，
Figure BDA0002403226990000127
Figure BDA0002403226990000128
Figure BDA0002403226990000129
Figure BDA00024032269900001210
其中，
Figure BDA00024032269900001211
步骤S406：获得各个频点的更新后的分离矩阵W(k)；
基于上述特征问题的特征向量，求得更新后的当前帧的分离矩阵
Figure BDA0002403226990000131
步骤S407：利用当前帧的W(k)获得两个声源信号的后验频域估计；
利用当前帧的W(k)对原始带噪信号进行分离得到两个声源信号的后验频域估计Y(k,n)＝[Y1(k,n),Y2(k,n)]T＝W(k)X(k,n)。
步骤S408：根据后验频域估计进行时频转换得到分离后的时域信号。
分别对
Figure BDA0002403226990000132
进行ISTFT和重叠相加得到分离后的时域声源信号
Figure BDA0002403226990000133
即
Figure BDA0002403226990000134
其中m＝1,…,Nfft。p＝1,2。
通过本公开实施例提供的方法，可以提升分离性能，减小分离后的语音损伤度，提高识别性能。同时，还可以用更少的麦克风达到相当的干扰抑制性能，降低智能产品的成本。
图5是根据一示例性实施例示出的一种音频信号的处理装置的框图。参照图5，该装置500包括第一获取模块501、第二获取模块502、划分模块503、第一确定模块504、第二确定模块505以及第三获取模块506。
第一获取模块501，用于由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
第二获取模块502，用于对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
划分模块503，用于将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
第一确定模块504，用于根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
第二确定模块505，用于根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
第三获取模块506，用于基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
在一些实施例中，所述第一确定模块，包括：
第一确定子模块，用于根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
第二确定子模块，用于根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
在一些实施例中，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
在一些实施例中，所述划分模块，具体用于：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图6是根据一示例性实施例示出的一种音频信号的处理装置600的实体结构框图。例如，装置600可以是移动电话、计算机、数字广播终端、消息收发设备、游戏控制台、平板设备、医疗设备、健身设备、个人数字助理等。
参照图6，装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件601，存储器602，电源组件603，多媒体组件604，音频组件605，输入/输出(I/O)接口606，传感器组件607，以及通信组件608。
处理组件601通常控制装置600的整体操作，诸如与显示、电话呼叫、数据通信、相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件601可以包括一个或多个处理器610来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件601还可以包括一个或多个模块，便于处理组件601和其他组件之间的交互。例如，处理组件601可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件604和处理组件601之间的交互。
存储器610被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令、联系人数据、电话簿数据、消息、图片、视频等。存储器602可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、可编程只读存储器(PROM)、只读存储器(ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘。
电源组件603为装置600的各种组件提供电力。电源组件603可以包括：电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件604包括在所述装置600和用户之间提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件604包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和/或后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件605被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件605包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器610或经由通信组件608发送。在一些实施例中，音频组件605还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口606为处理组件601和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘、点击轮、按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件607包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件607可以检测到装置600的打开/关闭状态、组件的相对定位，例如所述组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件607还可以检测装置600或装置600的一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件607可以包括接近传感器，被配置为在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件607还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件607还可以包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁传感器、压力传感器或温度传感器。
通信组件608被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件608经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件608还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术、红外数据协会(IrDA)技术、超宽带(UWB)技术、蓝牙(BT)技术或其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器602，上述指令可由装置600的处理器610执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述实施例中提供的任一种方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (12)

1.一种音频信号处理方法，其特征在于，包括：
由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带内包含的各频点的加权系数，包括：
根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数，包括：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述将预定的频带范围划分为多个频率子带，包括：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
6.一种音频信号处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于由至少两个麦克风获取至少两个声源各自发出的音频信号，以获得所述至少两个麦克风各自的原始带噪信号；
第二获取模块，用于对于时域上的每一帧，根据所述至少两个麦克风各自的所述原始带噪信号，获取所述至少两个声源各自的频域估计信号；
划分模块，用于将预定的频带范围划分为多个频率子带，其中，每个频率子带包含多个频点，且任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带；
第一确定模块，用于根据在各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频率子带包含的各频点的加权系数；
第二确定模块，用于根据所述加权系数，确定各频点的分离矩阵；
第三获取模块，用于基于所述分离矩阵及所述原始带噪信号，获得至少两个声源各自发出的音频信号。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
第一确定子模块，用于根据各所述频率子带内各频点的所述频域估计信号，确定所述频域估计信号的分布函数；
第二确定子模块，用于根据所述分布函数，确定所述各频点的所述加权系数。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第一和；
获取各所述频率子带对应的所述第一和的开方和，得到第二和；
根据所述第二和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定子模块，具体用于：
确定各所述频率子带中各频点的所述频域估计信号与标准差之间比值的平方；
对各所述频率子带中各频点的所述比值的平方求和，确定第三和；
根据各所述频率子带对应的所述第三和的预定次方，确定第四和；
根据所述第四和为变量的指数函数，确定所述分布函数。
10.根据权利要求5至9任一所述的装置，其特征在于，所述划分模块，具体用于：
将预定的频带范围划分为C个频率子带，其中，C为大于1的整数；
所述任意两个相邻的所述频率子带具有重叠频带，包括：
第c个所述频率子带的第一个频点小于第c-1个所述频率子带的最后一个频点；其中，c为大于或等于2且小于或等于C。
11.一种音频信号的处理装置，其特征在于，所述装置至少包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的可执行指令的存储器，其中：
处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述权利要求1至5任一项提供的音频信号的处理方法中的步骤。
12.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述权利要求1至5任一项提供的音频信号的处理方法中的步骤。
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