CN113115197B - 噪声检测方法和系统 - Google Patents

噪声检测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113115197B
CN113115197B CN202110448224.9A CN202110448224A CN113115197B CN 113115197 B CN113115197 B CN 113115197B CN 202110448224 A CN202110448224 A CN 202110448224A CN 113115197 B CN113115197 B CN 113115197B
Authority
CN
China
Prior art keywords
noise
signal
audio signal
candidate
noise signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110448224.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113115197A (zh
Inventor
杨栋
薛正亮
毛蓝
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harman International Industries Inc
Original Assignee
Harman International Industries Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harman International Industries Inc filed Critical Harman International Industries Inc
Priority to CN202110448224.9A priority Critical patent/CN113115197B/zh
Publication of CN113115197A publication Critical patent/CN113115197A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113115197B publication Critical patent/CN113115197B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R29/00—Monitoring arrangements; Testing arrangements
    • H04R29/001—Monitoring arrangements; Testing arrangements for loudspeakers
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L21/0232—Processing in the frequency domain
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R1/00—Details of transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R1/10—Earpieces; Attachments therefor ; Earphones; Monophonic headphones
    • H04R1/1041—Mechanical or electronic switches, or control elements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/007—Protection circuits for transducers
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/06—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being correlation coefficients
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/45—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of analysis window
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R2420/00—Details of connection covered by H04R, not provided for in its groups
    • H04R2420/05—Detection of connection of loudspeakers or headphones to amplifiers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Otolaryngology (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)

Abstract

提供了一种噪声检测方法和一种噪声检测系统。该噪声检测方法包括：获得音频信号(601)；将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值(603)；并且基于相关值识别音频信号是否是候选噪声信号(605)，如果所述音频信号被识别为候选噪声信号，则所述方法还包括：获得所述候选噪声信号的指数放电指标(607)；将所述指数放电指标与第二阈值进行比较；以及如果所述指数放电指标小于所述第二阈值，则将所述候选噪声信号识别为噪声信号；否则，将所述候选噪声信号识别为不是噪声信号(609)。该方法可以有效地检测插入噪声。

Description

噪声检测方法和系统
技术领域
本发明总体涉及噪声检测和噪声降低。
背景技术
如今，诸如耳机和扬声器之类的音频播放器已被广泛用于收听音频源。然而，在日常使用中，由于来自噪声的干扰，用户通常不能以清晰的声音安静地听音乐。已经开发出有源噪声消除(Active Noise Cancellation，ANC)技术以改善耳机或扬声器性能。ANC耳机具有设置在其中的传声器，用于捕获背景噪声，并对应地产生噪声消除信号，以消除背景噪声。但是，ANC耳机无法检测并消除将音频插头插入音频插座时产生的插入噪音。因此，需要一种噪声检测方法来检测和降低插入噪声。
发明内容
在一个实施方案中，提供了一种噪声检测方法。该方法包括：获得音频信号；将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值；并且基于相关值识别音频信号是否是候选噪声信号。
在一些实施方案中，将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值包括：将音频信号与噪声模型的波卷积以获得相关值。
在一些实施方案中，噪声模型是高斯窗函数或Marr窗函数。
在一些实施方案中，从多个插入噪声样本中提取高斯窗函数或 Marr窗函数的参数。
在一些实施方案中，基于相关值确定音频信号是否是候选噪声信号包括：获得相关值与音频信号的能量值的比；将该比与第一阈值进行比较；和如果该比大于第一阈值，则将音频信号识别为候选噪声信号；否则，将音频信号识别为不是候选噪声信号。
在一些实施方案中，基于多个插入噪声样本获得第一阈值。
在一些实施方案中，如果音频信号被识别为候选噪声信号，则该方法还包括：获得候选噪声信号的指数放电指标；将指数放电指标与第二阈值进行比较；和如果指数放电指标小于第二阈值，则将候选噪声信号识别为噪声信号；否则，将候选噪声信号识别为不是噪声信号。
在一些实施方案中，获得候选噪声信号的指数放电指标包括：计算候选噪声信号的导数以获得导数函数；计算导数函数绝对值的对数，获得对数函数；并且计算对数函数的导数，以获得候选噪声信号的指数放电指标。
在一些实施方案中，通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得第二阈值。
在一个实施方案中，提供了一种噪声降低方法。该方法包括：获得音频信号；将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值；基于相关值识别音频信号是否是噪声信号；和如果音频信号被识别为噪声信号，则对音频信号执行噪声降低处理。
在一些实施方案中，噪声降低处理包括淡出处理和淡入处理。
相应地，还提供了一种噪声检测系统。所述系统包括处理装置，所述处理装置被配置为：获得音频信号；将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值；并且基于相关值识别音频信号是否是候选噪声信号。
在一些实施方案中，所述处理装置还被配置为将音频信号与噪声模型的波卷积以获得相关值。
在一些实施方案中，噪声模型是高斯窗函数或Marr窗函数。
在一些实施方案中，从多个插入噪声样本中提取高斯窗函数或 Marr窗函数的参数。
在一些实施方案中，所述处理装置还被配置为：计算相关值与音频信号的能量值的比；将该比与第一阈值进行比较；和如果该比大于第一阈值，则将音频信号识别为候选噪声信号；否则，将音频信号识别为不是候选噪声信号。
在一些实施方案中，从多个插入噪声样本中提取第一阈值。
在一些实施方案中，如果音频信号被识别为候选噪声信号，所述处理装置还被配置为：获得候选噪声信号的指数放电指标；将指数放电指标与第二阈值进行比较；并且如果指数放电指标小于第二阈值，则将候选噪声信号识别为噪声信号；否则，将候选噪声信号识别为不是噪声信号。
在一些实施方案中，所述处理装置还被配置为：计算候选噪声信号的导数以获得导数函数；计算导数函数绝对值的对数，以获得对数函数；并且计算对数函数的导数，以获得候选噪声信号的指数放电指标。
在一些实施方案中，通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得第二阈值。
在一些实施方案中，所述处理装置集成在耳机或扬声器中。
通过采用上述噪声检测方法和噪声降低方法，可以有效地从音频信号中检测和降低插入噪声，这提高了音频播放器的性能。
附图说明
从以下描述和所附权利要求，结合附图，本发明的前述和其他特征将变得更加明显。应理解，这些附图仅描绘了根据本发明的若干实施方案，且因此，不应认为是对其范围的限制，将通过使用附图以额外的特异性和细节来描述本发明。
图1示意性地示出了根据实施方案的具有噪声检测系统的音频播放器的框图；
图2示意性地示出了根据实施方案的音频连接器和音频源的示图；
图3示意性地示出了根据实施方案的音频信号的曲线、相关函数的曲线和相关值与音频信号的能量值的比的曲线；
图4示意性地示出了根据另一实施方案的具有噪声检测系统的音频播放器的框图；
图5示意性地示出了根据实施方案的音频信号的曲线和指数放电指标的曲线；以及
图6示意性地示出了根据实施方案的噪声检测方法的流程图。
具体实施方式
在以下详细描述中，参考了附图，附图形成了本发明的一部分。在附图中，除非上下文另有指示，否则，类似的符号通常标识类似的组件。在具体实施方式、附图和权利要求中描述的说明性实施方案不意味着是限制性的。在不脱离这里呈现的主题的精神或范围的情况下，可以利用其他实施方案，并且可以进行其他改变。容易理解的是，如本文一般描述的并且在附图中示出的本发明的方面可以以各种不同的配置来设置、替换、组合和设计，所有这些都是明确预期的并且构成本发明的一部分。
图1是根据本发明的实施方案的具有噪声检测系统的音频播放器的示意性框图。
参考图1，音频播放器100包括音频连接器110、处理装置120 和音频输出装置130。
音频连接器110用于连接音频源以接收音频信号。例如，音频连接器110可以是音频插头。音频插头可用于插入音频源的音频插座中。音频源可以是移动电话、音乐播放器、无线电接收器等。参见图 2中，以移动电话为例，当音频插头110插入移动电话140的音频插座142中时，可能通过音频插头110与音频插座142之间的充电和放电产生插入噪声。然后，可以将插入噪声发送到音频输出装置130。
处理装置120被配置为检测并降低插入噪声。音频输出装置130 被配置为播放从处理装置120接收的经处理的音频信号，使得可以改进音频播放器100的性能。在一些实施方案中，音频播放器100可以是耳机或扬声器。也就是说，音频连接器110、处理装置120和音频输出装置130可以集成在一起作为音频装置，例如耳机或扬声器。在一些实施方案中，音频连接器110和音频输出装置130可以通过导线与处理装置120连接。在一些实施方案中，处理装置120可以是集成电路、CPU、MCU、DSP等。
参考图1，在一些实施方案中，处理装置120包括相关值估计器 121和噪声降低单元122。
相关值估计器121通过音频连接器110从音频源获得音频信号，并将音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值。在一些实施方案中，相关值估计器121将音频信号与噪声模型的波进行卷积。
在一些实施方案中，噪声模型是高斯窗函数。相关值估计器121 将音频信号与高斯窗函数进行卷积以获得相关函数。然后，相关值估计器121基于相关值识别音频信号是否是候选噪声信号。例如，相关值估计器121可以计算相关值与音频信号的能量值的比，并将该比与第一阈值进行比较。如果该比大于第一阈值，则相关值估计器121将音频信号识别为候选噪声信号；否则，相关值估计器121将音频信号识别为不是候选噪声信号。
在一些实施方案中，可以根据以下等式获得相关值：
P(t)＝conv(G(t，a)，S(t))；
其中P(t)表示相关函数，conv表示卷积运算，S(t)表示音频信号，G(t，a)表示高斯窗函数，以及t表示时间。卷积运算产生相关函数P(t)，其通常被视为音频信号S(t)的修改版本，给出两个函数的逐点乘法的积分作为时间的函数。然后，可以通过对相关函数P(t)进行采样来获得相关值。
高斯窗函数是在所选间隔之外为零值的数学函数。在一些实施方案中，高斯窗函数可以表示为以下等式：
Figure GDA0003750261830000061
其中G(t，a)表示高斯窗函数，t表示时间，a表示高斯窗函数的长度，μ表示G(t，a)的期望值，并且σ2表示G(t，a)的方差。可以从多个插入噪声样本中提取上述参数，使得高斯窗函数可以具有与插入噪声类似的波形。例如，高斯窗函数可以具有1ms至50ms的长度，这是典型的插入噪声长度。在一些实施方案中，高斯窗函数的长度可以是1.6ms、4ms、9ms、25ms等。
由于高斯窗函数的参数具有与插入噪声类似的波形，在将音频信号与高斯窗函数进行卷积之后，相关函数可能在对应于插入噪声的时间点处具有大的相关峰值。在一个实施方案中，参见图3，上部曲线示出音频信号，中间曲线示出其对应的相关函数，和下部曲线示出音频信号的能量与相关值之间的比。可以从图3中找到，相关函数在 5s的时间点附近具有相关峰值。也就是说，在5s的时间点附近可能存在候选噪声信号。
在一些实施方案中，将相关值与音频信号的能量值的比与第一阈值进行比较，以识别音频信号是否是候选噪声信号。例如，如图3所示，如果在5s的时间点处的比大于第一阈值，则在5s的时间点处的音频信号被确定为候选噪声信号。否则，确定5s时间点处的音频信号不是候选噪声信号。在一些实施方案中，基于多个插入噪声样本获得第一阈值。例如，第一阈值可以大于5。
在其他实施方案中，噪声模型可以是Marr窗函数，或具有与插入噪声类似的波形的其他窗函数。可以从多个插入噪声样本中提取这些窗函数的参数。
参见图1，处理装置120还可以包括噪声降低单元122，以形成噪声降低系统。噪声降低单元122可以对由相关值估计器121检测到的候选噪声执行噪声降低处理。例如，可以在候选噪声信号的开始处执行淡出处理，以逐渐减小候选噪声信号，并且可以在候选噪声信号的末尾执行淡入处理，以逐渐增加音频信号。淡出处理和淡入处理可以采用线性渐变曲线、对数渐变曲线或指数渐变曲线。
在另一个实施方案中，参考图4，处理装置120还可以包括指数放电指标估计器123。指数放电指标估计器123被配置为获得候选噪声信号的指数放电指标，并将指数放电指标与第二阈值进行比较。如果指数放电指标小于第二阈值，则指数放电指标估计器123将候选噪声信号识别为噪声信号。否则，指数放电指标估计器123将候选噪声信号识别为不是噪声信号。
因为插入噪声是由包括音频插头和音频插座组成的电阻器-电容器(Resistor-Capacitor，RC)电路产生的，所以放电过程可以表示为以下等式：
Figure GDA0003750261830000071
其中R表示电阻，C表示电容，V(t)表示电容器两端的电压，和V0表示在时间t＝0时电容器两端的电压。电压下降至
Figure GDA0003750261830000081
所需的时间称为RC时间常数，且由以下等式给出：τ＝RC。由于通过将音频插头110插入音频插座142而产生插入噪声，因此可以将时间常数τ限制在一定范围内。
在一些实施方案中，为了获得候选噪声信号的指数放电指标，候选噪声信号可以写为等式：
Figure DEST_PATH_BDA0003037638720000083
首先，指数放电指标估计器 123被配置为计算候选噪声信号的导数，以获得导数函数：
Figure DEST_PATH_BDA0003037638720000084
Figure DEST_PATH_BDA0003037638720000085
然后，指数放电指标估计器123被配置为计算导数函数的绝对值的对数，以获得对数函数：
Figure DEST_PATH_BDA0003037638720000086
最后，指数放电指标估计器123 被配置为计算对数函数的导数：LS′(t)＝-1/τ。因此，获得RC时间常数τ，即指数放电指标。
在一些实施方案中，指数放电指标估计器123将指数放电指标与第二阈值进行比较。从多个插入噪声样本中提取第二阈值。例如，可以通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得第二阈值。在一些实施方案中，第二阈值的范围可以是5到15。例如，第二阈值可以是10。
参考图5，上部曲线示出音频信号，和下部曲线示出音频信号的指数放电指标。可以从图5中看出，约0.75s的指数放电指标低于第二阈值，并且持续类似于插入噪声的时间段。因此，大约0.75s的候选噪声信号被确定为噪声信号。
参考图4，处理装置120还包括噪声降低单元122。噪声降低单元122被配置为对由指数放电指标估计器123所识别的噪声信号执行噪声降低处理。例如，淡出处理可以是在噪声信号的开始时执行，以逐渐减小噪声信号，和淡入处理可以在噪声信号的末尾执行，以逐渐增加音频信号。
本发明的噪声检测系统和噪声降低方法包括上述实施方案的处理装置120。通过采用上述噪声检测系统，可以有效地检测插入噪声。此外，当处理装置120还包括噪声降低单元122时，也可以降低插入噪声，这提高了音频信号的质量。
本发明还提供了一种噪声检测方法和噪声降低方法。
图6是根据本发明的实施方案的噪声降低方法600的流程图。本发明的噪声检测方法包括噪声降低方法600的601-609。
参考图6，在601中，获得音频信号。在一些实施方案中，音频信号可以包括插入噪声，该插入噪声在音频插头被插入音频插座时产生。
在603中，将音频信号与噪声模型的波进行比较，以获得相关值。
在一些实施方案中，音频信号与噪声模型的波进行卷积以获得相关值。噪声模型可以是高斯窗函数、Marr窗函数或具有与插入噪声类似的波形的其他窗函数。在一些实施方案中，从多个插入噪声样本中提取这些窗函数的参数。
在605中，基于相关值识别音频信号是否是候选噪声信号。如果音频信号被识别为候选噪声信号，则该方法进行到607。如果识别出音频信号不是候选噪声信号，则结束该方法。
在一些实施方案中，计算相关值与音频信号的能量值的比，然后将该比与第一阈值进行比较。如果该比大于第一阈值，则将音频信号识别为候选噪声信号。否则，将音频信号识别为不是候选噪声信号。在一些实施方案中，可以从多个插入噪声样本中提取第一阈值。
在607中，获得候选噪声信号的指数放电指标。
在一些实施方案中，计算候选噪声信号的导数以获得导数函数；然后计算导数函数绝对值的对数，获得对数函数；和然后计算对数函数的导数，获得候选噪声信号的指数放电指标。
在609中，基于指数放电指标识别候选噪声信号是否是噪声信号。如果候选噪声信号被识别为噪声信号，则方法进行到611。如果识别出候选噪声信号不是噪声信号，则结束该方法。
在一些实施方案中，将指数放电指标与第二阈值进行比较。如果指数放电指标小于第二阈值，则候选噪声信号被识别为噪声信号。否则，将候选噪声信号识别为不是噪声信号。在一些实施方案中，可以通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得第二阈值。
应注意，607和609是可选的。在一些实施方案中，可以不执行 607和609。
在611中，对噪声信号执行噪声降低处理。
在一些实施方案中，噪声降低处理可以包括淡入处理和淡出处理。
关于噪声降低方法的更多细节可以在音频播放器100的描述中找到，并且在此不再描述。
根据一个实施方案，提供了一种非暂时性计算机可读介质，所述介质包含用于噪声检测和噪声降低的计算机程序。当该计算机程序由处理器执行时，它将指示处理器：获得音频信号；将音频信号与高斯窗函数进行卷积，以获得相关函数；确定相关函数是否具有大于第一阈值的值；并且如果是，则将对应于相关函数值的音频信号的间隔确定为候选噪声信号。
系统方面的硬件实现方式与软件实现方式之间几乎没有区别；硬件或软件的使用通常是代表成本对比效率权衡的设计选择。例如，如果实施者确定速度和准确性是最重要的，则实施者可以选择主要的硬件和/或固件车辆；如果灵活性最重要，则实施者可以选择主要的软件实现方式；或者，作为另外一种选择，实施者可以选择硬件、软件和/或固件的某种组合。
虽然本文已经公开了各种方面和实施方案，但是其他方面和实施方案对于本领域技术人员而言将是明显的。本文所发明的各个方面和实施方案是出于说明的目的而不是限制性的，真正的范围和精神由所附权利要求指示。

Claims (15)

1.一种噪声检测方法，其特征在于，包括：
获得音频信号；
将所述音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值；以及
基于所述相关值识别所述音频信号是否是候选噪声信号，
如果所述音频信号被识别为候选噪声信号，则所述方法还包括：
获得所述候选噪声信号的指数放电指标；
将所述指数放电指标与第二阈值进行比较；以及
如果所述指数放电指标小于所述第二阈值，则将所述候选噪声信号识别为噪声信号；否则，将所述候选噪声信号识别为不是噪声信号，其中，所述获得所述候选噪声信号的指数放电指标包括：
计算所述候选噪声信号的导数以获得导数函数；
计算所述导数函数的绝对值的对数，以获得对数函数；以及
计算所述对数函数的导数，以获得所述候选噪声信号的所述指数放电指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述音频信号与噪声模型的波进行比较以获得相关值包括：将所述音频信号与所述噪声模型的所述波进行卷积，以获得所述相关值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪声模型是高斯窗函数或Marr窗函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从多个插入噪声样本中提取所述高斯窗函数或所述Marr窗函数的参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述相关值识别所述音频信号是否是候选噪声信号包括：
获得所述相关值与所述音频信号的能量值的比；
将所述比与第一阈值进行比较；以及
如果所述比大于所述第一阈值，则将所述音频信号识别为候选噪声信号；否则，将所述音频信号识别为不是候选噪声信号。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于多个插入噪声样本获得所述第一阈值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得所述第二阈值。
8.一种噪声检测系统，其特征在于，包括处理装置，所述处理装置被配置为：
获得音频信号；
将所述音频信号与噪声模型的波进行比较，以获得相关值；以及
基于所述相关值识别所述音频信号是否是候选噪声信号，
如果所述音频信号被识别为候选噪声信号，则所述处理装置还被配置为：
获得所述候选噪声信号的指数放电指标；
将所述指数放电指标与第二阈值进行比较；以及
如果所述指数放电指标小于所述第二阈值，则将所述候选噪声信号识别为噪声信号；否则，将所述候选噪声信号识别为不是噪声信号，
其中，所述处理装置还被配置为：
计算所述候选噪声信号的导数，以获得导数函数；
计算所述导数函数的绝对值的对数，以获得对数函数；以及
计算所述对数函数的导数，以获得所述候选噪声信号的所述指数放电指标。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理装置还被配置为将所述音频信号与所述噪声模型的所述波来进行卷积，以获得所述相关值。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述噪声模型是高斯窗函数或Marr窗函数。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，从多个插入噪声样本中提取所述高斯窗函数或所述Marr窗函数的参数。
12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理装置还被配置为：
获得所述相关值与所述音频信号的能量值的比；
将所述比与第一阈值进行比较；以及
如果所述比大于所述第一阈值，则将所述音频信号识别为候选噪声信号；否则，将所述音频信号识别为不是候选噪声信号。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，从多个插入噪声样本中提取所述第一阈值。
14.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，通过计算多个插入噪声样本的指数放电指标的平均值来获得所述第二阈值。
15.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理装置集成在耳机或扬声器中。
CN202110448224.9A 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统 Active CN113115197B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110448224.9A CN113115197B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110448224.9A CN113115197B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统
CN201680085420.1A CN109155883B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统
PCT/CN2016/081454 WO2017193264A1 (en) 2016-05-09 2016-05-09 Noise detection and noise reduction

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680085420.1A Division CN109155883B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113115197A CN113115197A (zh) 2021-07-13
CN113115197B true CN113115197B (zh) 2022-09-16

Family

ID=60266190

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110448224.9A Active CN113115197B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统
CN201680085420.1A Active CN109155883B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680085420.1A Active CN109155883B (zh) 2016-05-09 2016-05-09 噪声检测方法和系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10789967B2 (zh)
EP (1) EP3456067B1 (zh)
CN (2) CN113115197B (zh)
WO (1) WO2017193264A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3456067B1 (en) 2016-05-09 2022-12-28 Harman International Industries, Incorporated Noise detection and noise reduction
CN112259088B (zh) * 2020-10-28 2024-05-17 瑞声新能源发展(常州)有限公司科教城分公司 音频重音识别方法、装置、设备和介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4156202A (en) * 1976-06-28 1979-05-22 Victor Company Of Japan, Ltd. Impulsive noise reducing system
JPS632500A (ja) * 1986-06-20 1988-01-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 収音装置
US5251263A (en) * 1992-05-22 1993-10-05 Andrea Electronics Corporation Adaptive noise cancellation and speech enhancement system and apparatus therefor
JP2002369281A (ja) * 2001-06-07 2002-12-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd 音質音量制御装置
JP2004096407A (ja) * 2002-08-30 2004-03-25 Pioneer Electronic Corp ノイズ検出装置
CN1956058A (zh) * 2005-10-17 2007-05-02 哈曼贝克自动系统-威美科公司 声音信号中的瞬时噪声的最小化
CN101183525A (zh) * 2006-10-12 2008-05-21 Qnx软件操作系统（威美科）有限公司 用于自动语音识别系统的自适应语境
CN102306495A (zh) * 2010-04-14 2012-01-04 索尼公司 信号处理设备、信号处理方法以及程序

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1108415A (en) * 1966-05-06 1968-04-03 Int Standard Electric Corp Echo suppression in long distance telephone circuits
JP3733221B2 (ja) * 1997-10-03 2006-01-11 Ｊｆｅ工建株式会社 ノイズ除去方法
US6963649B2 (en) * 2000-10-24 2005-11-08 Adaptive Technologies, Inc. Noise cancelling microphone
FR2820227B1 (fr) 2001-01-30 2003-04-18 France Telecom Procede et dispositif de reduction de bruit
JP5396685B2 (ja) 2006-12-25 2014-01-22 ソニー株式会社 音声出力装置、音声出力方法、音声出力システムおよび音声出力処理用プログラム
CN101465122A (zh) 2007-12-20 2009-06-24 株式会社东芝 语音的频谱波峰的检测以及语音识别方法和系统
CN101192411B (zh) * 2007-12-27 2010-06-02 北京中星微电子有限公司 大距离麦克风阵列噪声消除的方法和噪声消除系统
JP4623180B2 (ja) * 2008-09-19 2011-02-02 ソニー株式会社 受信装置、受信方法、およびプログラム
KR20100050005A (ko) * 2008-11-04 2010-05-13 한국전자통신연구원 에지의 방향성에 기반한 이방성 확산 방법 및 장치
US8254590B2 (en) * 2009-04-29 2012-08-28 Dolby Laboratories Licensing Corporation System and method for intelligibility enhancement of audio information
US8068025B2 (en) 2009-05-28 2011-11-29 Simon Paul Devenyi Personal alerting device and method
JP2013148724A (ja) * 2012-01-19 2013-08-01 Sony Corp 雑音抑圧装置、雑音抑圧方法およびプログラム
US9173025B2 (en) * 2012-02-08 2015-10-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Combined suppression of noise, echo, and out-of-location signals
CN103313168A (zh) * 2012-03-08 2013-09-18 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 耳机插孔驱动电路
US9020165B2 (en) * 2012-10-09 2015-04-28 Silicon Laboratories Inc. Pop/click noise reduction circuitry for power-up and power-down of audio output circuitry
US9129592B2 (en) * 2013-03-15 2015-09-08 Ibiquity Digital Corporation Signal artifact detection and elimination for audio output
CN103632352B (zh) * 2013-11-01 2017-04-26 华为技术有限公司 一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置
EP3456067B1 (en) 2016-05-09 2022-12-28 Harman International Industries, Incorporated Noise detection and noise reduction

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4156202A (en) * 1976-06-28 1979-05-22 Victor Company Of Japan, Ltd. Impulsive noise reducing system
JPS632500A (ja) * 1986-06-20 1988-01-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 収音装置
US5251263A (en) * 1992-05-22 1993-10-05 Andrea Electronics Corporation Adaptive noise cancellation and speech enhancement system and apparatus therefor
JP2002369281A (ja) * 2001-06-07 2002-12-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd 音質音量制御装置
JP2004096407A (ja) * 2002-08-30 2004-03-25 Pioneer Electronic Corp ノイズ検出装置
CN1956058A (zh) * 2005-10-17 2007-05-02 哈曼贝克自动系统-威美科公司 声音信号中的瞬时噪声的最小化
CN101183525A (zh) * 2006-10-12 2008-05-21 Qnx软件操作系统（威美科）有限公司 用于自动语音识别系统的自适应语境
CN102306495A (zh) * 2010-04-14 2012-01-04 索尼公司 信号处理设备、信号处理方法以及程序

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Simple Model for Capture and Emission Time Constants of Random Telegraph Signal Noise;Younghwan Son;《IEEE Transactions on Nanotechnology》;20110421;全文 *
基于AVR单片机的多音频报警器的设计与实现;盛碧琦等;《现代科学仪器》;20130815(第04期);全文 *
音频AGC的设计与实现;李道虎;《河南机电高等专科学校学报》;20090715;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109155883B (zh) 2021-07-13
CN113115197A (zh) 2021-07-13
US10789967B2 (en) 2020-09-29
WO2017193264A1 (en) 2017-11-16
CN109155883A (zh) 2019-01-04
US20190156851A1 (en) 2019-05-23
EP3456067A4 (en) 2019-12-18
EP3456067B1 (en) 2022-12-28
EP3456067A1 (en) 2019-03-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10891931B2 (en) Single-channel, binaural and multi-channel dereverberation
US9892721B2 (en) Information-processing device, information processing method, and program
JP5690415B2 (ja) 雑音抑圧方法及び当該雑音抑圧方法を適用するための雑音抑圧器
US10555069B2 (en) Approach for detecting alert signals in changing environments
US9066177B2 (en) Method and arrangement for processing of audio signals
CN113115197B (zh) 噪声检测方法和系统
TWI594232B (zh) 處理音訊信號之方法及裝置
WO2017045512A1 (zh) 一种语音识别的方法、装置、终端及语音识别设备
CN109068213B (zh) 一种耳机响度控制方法和装置
JP6314475B2 (ja) 音声信号処理装置及びプログラム
EP2763433A1 (en) Apparatus, systems and methods for inaudibly identifying an audio accessory using spectral shaping
CN111341347A (zh) 一种噪声检测方法及相关设备
US12033650B2 (en) Devices, systems, and methods of noise reduction
EP4312214A1 (en) Determining spatial audio parameters
CN115914971A (zh) 风噪检测方法、装置、耳机及存储介质
CN115691532A (zh) 风噪声污染范围估算方法及抑制方法、装置、介质、终端

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant