CN113259801B - 一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置 - Google Patents

一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置 Download PDF

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    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本申请实施例公开了一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置。所述智能耳机包括控制模块，喇叭，所述喇叭包括第一降噪模块与第二降噪模块，所述方法包括：所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。采用本申请，能利用智能耳机的喇叭根据多个降噪指令，对当前音频进行精细化的降噪处理，可以在提升降噪效果的同时，保障降噪后目标音频的输出质量。

Description

一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置
技术领域
本申请涉及智能耳机技术领域，尤其涉及一种智能耳机的喇叭降噪方法、一种智能耳机的降噪装置、一种智能耳机及一种计算机可读存储介质。
背景技术
智能耳机的出现，为用户提供了更加多样化的功能。智能耳机因其便捷性，能适应更多的应用场景，比如开车时免手持接听电话，随时随地听音乐还能摆脱耳机线的束缚等，使得智能耳机得到更加广泛的应用。
虽然智能耳机的便捷性与智能性有所提升，但同样因为智能耳机没有耳机线作为音频传输的载体，使得智能耳机在信号传输方面的稳定性以及抗干扰性方面不及有线耳机，智能耳机的麦克风容易采集到更多的噪声，音频信号受干扰程度加大，音质容易受损，如何才能在对无线耳机进行降噪的同时，实现音质的高保真？
发明内容
本申请实施例提供了一种智能耳机的喇叭降噪方法和相关装置，能有效消除智能耳机音频信号中的环境噪声，降低环境噪声对原音频音质的干扰和损坏，提升输出音频的质量。
一方面，一种智能耳机的喇叭降噪方法，所述智能耳机包括控制模块，喇叭，所述喇叭包括第一降噪模块与第二降噪模块，所述方法包括：
所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
一方面，一种智能耳机的降噪装置，所述降噪装置包括：
第一降噪单元，用于接收由控制单元发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
第二降噪单元，用于接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
所述第二降噪单元，还用于所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
一方面，本申请实施例提供一种智能耳机，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行上述方法中的步骤的指令。
相应的，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于储存为终端设备所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述方法中的步骤所涉及的程序。
相应的，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被计算机设备的处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
可见，本申请实施例中，智能耳机利用控制模块，以及喇叭的不同降噪模块，能根据多个降噪指令，对当前音频进行精细化的降噪处理，可以在提升降噪效果的同时，保障降噪后目标音频的输出质量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种智能耳机的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种智能耳机的喇叭降噪方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种智能耳机的喇叭降噪方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种智能耳机的功能单元示意图；
图5是本申请实施例提供的另一种智能耳机的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
目前，虽然智能耳机的便捷性与智能性有所提升，但同样因为智能耳机没有耳机线作为音频传输的载体，使得智能耳机在信号传输方面的稳定性以及抗干扰性方面不及有线耳机，智能耳机的麦克风容易采集到更多的噪声，音频信号受干扰程度加大，音质容易受损，如何才能在对无线耳机进行降噪的同时，实现音质的高保真？
针对上述问题，本申请实施例提供一种智能耳机的喇叭降噪方法，应用于智能耳机。下面结合附图进行详细介绍。
本申请实施例的耳机可以是包含有人工智能芯片的智能耳机，而智能耳机中还可包括微处理器，智能耳机中的微处理器和人工智能芯片通过专用通道来互连通信，微处理器可独立控制智能耳机工作，微处理器也可在人工智能芯片的指引下控制智能耳机工作，人工智能芯片可以输出一些智能控制策略给微处理器，来指引微处理器更好的工作。微处理器可以构建出微处理器软件平台，人工智能芯片可以构建出人工智能芯片软件平台，微处理器软件平台和人工智能芯片软件平台是两个相互独立的软件平台，人工智能芯片软件平台与微处理器软件平台之间通信连接。
其中，人工智能芯片和微处理器都可通过蓝牙通信模块或有线链路与移动终端通信连接，移动终端可以通过向智能耳机对(智能耳机对包括配对的两个耳机)中的任意一个智能耳机的微处理器发送休眠指令，来控制这个微处理器从苏醒状态进入休眠状态，当智能耳机的微处理器处于休眠状态，那么这个智能耳机的音频播放功能将失效。移动终端也可通过向智能耳机的人工智能芯片发送苏醒指令，来指示人工智能芯片通知微处理器从休眠状态进入苏醒状态。在一些可能实施方式中，人工智能芯片可在供电正常的情况下始终处于苏醒状态。在一些可能实施方式中，处于休眠状态的微处理器只能接收到来自人工智能芯片的指令，即此时微处理器与人工智能芯片之间的专用通道未关闭，但微处理器的其他所有通信通道都处于关闭状态，处于休眠状态的微处理器例如只能接收到来自人工智能芯片的指令，即处于休眠状态的微处理器只能由人工智能芯片来唤醒。当人工智能芯片唤醒处于休眠状态的微处理器失败，人工智能芯片可切换为微处理器工作模式，来临时代替微处理器控制智能耳机工作，当人工智能芯片切换为微处理器工作模式，那么智能耳机的音频播放功能可在人工智能芯片的支撑下正常运行。
首先，请参看图1所示的智能耳机的结构示意图100，包括控制模块110、喇叭120，其中喇叭120包括第一处理模块121，与第二处理模块122。
上述智能耳机100可以为以下三种类型中的任意一种：一为蓝牙耳机，二为红外线耳机，三为2.4G。本申请实施例中涉及的无线耳机100可以为真无线立体声(True WirelessStereo，TWS)耳机。相对传统有线耳机，TWS耳机采用蓝牙连接和传输，体积小、音质好，功能丰富。TWS耳机的左右两只耳机相互独立、无需线缆相连，即可实现左右声道的无线分离。
上述控制单元110可以为智能耳机100的内置装置，或者智能耳机100的装置外联，比如单片机(Microcontrollers，MCU)，可以实现对音频信号的处理。MCU中可以包括CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能中的任意一种或多种，包含多种功能时，可以集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统。
上述喇叭120除了具有传统的音盆、音圈、振动板、盆架、接线柱、上下导磁极片、磁钢等，还包括第一处理模块121，与第二处理模块122。第一处理模块与第二处理模块可以为2nm-3nm的微机片，虽然体积小，但具有较强的信息处理能力与存储能力。
如图1所示，当前音频进入智能耳机100后，经过控制模块110以及喇叭120的降噪处理后，输出的目标音频，去除了噪声干扰，可以具有更高的音质。
本申请实施例的技术方案可以基于图1举例所示架构的智能耳机或其形变架构来具体实施。
参见图2，图2是本申请实施例提供的一种智能耳机的喇叭降噪方法的流程示意图，这种方法可包括但不限于如下步骤：
201、所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频。
具体的，智能耳机的控制模块在生成第一降噪指令之后，便会向第一降噪模块发送该第一降噪指令。该第一降噪指令用于指示第一降噪模块对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频，比如噪声的识别与噪声的消除等。
降噪处理的方式可以是以下任意一种或多种：发出噪声强度一致，相位相反的抗噪声波来中和这部分的噪音，降噪的深度最高可以达到25-35dB，达到降噪的目的；设置噪声阈值，低于该噪声阈值的噪声信号会全部被过滤掉；预先采集多样化的单噪声(噪声比较纯粹，非混合音)样本，比如音频回声、鸣笛声、车喇叭声、风噪声、干扰人声、异频声音等中的任意一种或多种，然后以此样本为依据，消除当前音频中的噪音；识别当前音频中噪音信号所处的频段，然后将这个频段的信号减弱，来达到降噪效果。
202、所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频。
具体的，智能耳机的控制模块在生成第二降噪指令之后，便会向第二降噪模块发送该第二降噪指令。第二降噪模块在接收第二降噪指令之后，还需要获取该待优化音频，以便于根据第二降噪指令对待优化音频进行进一步的降噪处理。
203、所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
具体的，可以理解为，在第一降噪模块对当前音频进行降噪处理之后，得到的待优化音频，虽然消除了大部分噪声的干扰，但这一降噪过程也使得原音频(当前音频)失真，因此需要对降噪处理后的音频(待优化音频)进行优化处理，比如丢包检测及修复处理，补全丢失信号；平滑处理剔除毛刺，信号拓展处理扩宽可接收得信号范围等。
可以看出，本申请实施例中，智能耳机利用控制模块，以及喇叭的不同降噪模块，能根据多个降噪指令，对当前音频进行精细化的降噪处理，可以在提升降噪效果的同时，保障降噪后目标音频的输出质量。
与上述图2所示的实施例一致，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的另一种智能耳机的喇叭降噪方法的流程示意图，应用于智能耳机，所述方法包括：
301、所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并且获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值，所述待调节的噪声阈值包括当前噪声阈值调节为新噪声阈值。
具体的，噪声阈值类似于一个门限，低于噪声阈值的噪声信号可以直接被清除，但大于此值的信号没有变化。比如噪音最大峰值为-50分贝(db)，如果把它设定为阀值，低于此值的信号直接归零，就可以把噪音消去。但由于当前音频信号中有的音频的信号强度可能与噪声的音频信号强度位于同一个区间，考虑到直接去除噪声信号对当前音频信号造成的失真等影响，并非一定将噪声的最大峰值设定为噪声阈值。
另外，本申请实施例中待调节的噪声阈值包括当前噪声阈值与新噪声阈值，也即将当前噪声阈值调节为新噪声阈值。
302、所述第一降噪模块根据所述待调节的噪声阈值将所述当前噪声阈值调节为所述新噪声阈值。
具体的，如前所述，本申请实施例中待调节的噪声阈值包括当前噪声阈值与新噪声阈值，也即可以根据待调节的噪声阈值将当前噪声阈值调节为新噪声阈值。比如当前噪声阈值为-40分贝(db)，新噪声阈值为-50分贝(db)，显然从当前噪声阈值调节到新噪声阈值，是将噪声阈值调小，可以降低由于消除噪声信号对当前音频信号造成的失真。
303、所述第一降噪模块滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频。
具体的，第一降噪模块滤除低于新噪声阈值的噪声参数，只保留高于新噪声阈值的信号参数，得到第一降噪音频。第一降噪音频即所有的音频信号中高于新噪声阈值的音频信号对应的音频。比如新噪声阈值为-50分贝(db)，则信号强度为-60分贝(db)，-65分贝(db)、-55分贝(db)的噪声信号则被完全清除。
304、所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。
具体的，由于第一降噪音频中不仅包括当前音频，还包括信号强度大于新噪声阈值的噪声信号，如果继续滤波处理第一降噪音频，则可能造成当前音频严重失真。因此在尽量降低当前音频信号失真的情况下，可以进一步缩放处理第一降噪音频。比如，对噪声信号进行缩小处理，对音频信号进行放大处理。如果噪音信号比较大，当前音频信号也比较大，可以把整体音量降低以后，再做缩放处理。这样可以达到降低噪音，保持当前音频信号的效果。
另外，缩放处理的比例可以通过预先设置的神经网络进行计算确定，如果设置不当，可能会产生削波。因此比例的设定十分重要。
另外，在进行缩放处理时，还可以降低信号补偿值，也可以在一定程度上减小噪音。
305、所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频。
306、所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
上述步骤305-306参见前述步骤202-203，在此不再赘述。
可见，本申请实施例中，智能耳机喇叭的第一降噪模块，能根据降噪指令先后对当前音频进行粗降噪(直接根据噪声阈值滤波)，以及精细化降噪(对噪声信号以及当前音频信号进行缩放处理等)，分层次逐步降噪，可以在提升降噪效果的同时，保障降噪后目标音频的输出质量。
在一个可能的示例中，所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令之前，所述方法还包括：所述控制模块获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；所述控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种；所述控制模块根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带中的任意一种或多种生成第一降噪指令。
具体的，可以理解为，智能耳机中的控制模块在发送第一降噪指令之前，要先生成第一降噪指令。生成的依据是当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围。其中，注意区分对当前音频进行降噪处理，并非是指当前音频中包括了噪声，而是智能耳机在播放当前音频时，会采集到当前环境中的噪声，影响播放效果，因此需要对当前音频进行降噪，也即滤处当前环境中的噪声参数。因此在生成第一降噪指令时，不仅要考虑当前音频的特征参数，还要考虑当前环境中的噪声参数。可以理解为，可以根据二者参数的不同，对噪声阈值进行调节，比如从-50db调整为-40db，或者从-50db调整为-550db等；提升喇叭的针对频率，使得通过频率的变化消除部分噪音等；又或者通过拓展喇叭放大器的频带，较少音频信号的损失，使得音频更加保真等。
另外，由于不同智能耳机喇叭的频率响应范围不同，生成的降噪指令也应当针对频率响应范围进行适当的调整。频率响应范围，即在给定的频率范围内，智能耳机的喇叭在不同的频率点输出声音的增益或是水平的程度。例如，要测量一个喇叭在20Hz到20KHz的频率响应，可以看它在每个频点声音的输出情况。一个喇叭可能有一个很平的输出响应，即在每个频点的声音输出响度大体相同，或者是一个喇叭在低中高频的频率响应完全不同。一个喇叭可能在低频的输出很强但是高平输出很弱。如果智能耳机的喇叭用于播放语音，那么它必须在低频有很好的输出能力，因为人声的频率较低。如果智能耳机的喇叭用来播放音乐，那么它必须在低频和高频都表现良好，因为一般来讲，音乐富含从低到高的全部音调。足见，智能耳机喇叭的频率响应情况会对播放音质产生影响。
可见，智能耳机的控制模块在生成第一降噪指令时，结合当前环境中的噪声参数、当前音频的特征参数与智能耳机的频率响应范围，能有效提升第一降噪指令的准确程度，提升针对当前环境下的降噪效果。
可选的，所述控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种，包括：所述控制模块将所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围输入噪声评估神经网络模型，以使得所述噪声评估神经网络模型输出噪声评估结果；所述噪声评估神经网络模型根据所述评估结果确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种；所述控制模块获取所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带中的任意一种或多种，并生成第一降噪指令。
具体的，噪声评估神经网络模型为预先训练后得到的，可以是循环网络(Recurrent Neural Networks，RNN)，卷积网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，深度信念网络(Deep Belief Neural Networks)，生成式对抗网络(GenerativeAdversarial Networks)，自编码器(autoencoder，AE)，递归神经网络中的任意一种或多种。噪声评估神经网络模型如下式所示：
其中，D为评估结果，θ为智能耳机的频率响应范围，i为第i个参数，αi为Ai的系数，Ai为当前音频的特征参数，βi为Bi的系数，Bi为当前环境噪声的参数。同一组数据中Ai与Bi为同类参数，比如都为信号强度，或者都为频率等。
另外，为提升训练效果以及降低对标注数据集数量的需求，采用带有噪声标注的音频数据集、未进行噪声标注的通用音频数据集与智能耳机的频率响应范围作为一个训练噪声评估神经网络模型，根据初始噪声评估神经网络模型的损失函数调整初始降噪模型的参数，使得初始噪声评估神经网络模型逐渐达到收敛条件，得次级噪声评估神经网络模型。再利用带有噪声标注的音频数据集训练次级噪声评估神经网络模型，使得次级噪声评估神经网络模型，得到噪声评估神经网络模型，以此提升噪声评估神经网络模型对音频信号以及噪声信号中的识别能力，更容易区分二者的不同，输出更加准确的评估结果。
其中，噪声参数与特征参数都可以包含多个特征值，比如振幅、周期、最高频率、最低频率、音高、音色、分贝、波长、声速以及频率变化区间等。
可见，优化对噪声评估神经网络模型的训练过程，可以有效提升评估结果，进一步使得确定的待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种更加科学合理，优化降噪效果。
在一个可能的示例中，所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频，包括：所述第一降噪模块获取所述第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度；所述第一降噪模块根据所述噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度确定所述噪声音频信号的压缩比例与所述当前音频信号的放大比例；所述第一降噪模块根据所述压缩比例压缩处理所述噪声音频信号，根据所述放大比例提升处理所述当前音频信号，得到待优化的音频。
具体的，可以理解为第一降噪模块要对第一降噪音频进行缩放处理时，可以遵循的原理：对噪声信号的压缩与当前音频信号的放大。压缩过程：比如通过模型计算噪声信号压缩阈值，即将噪声信号压缩阈值以下的信号通过以一定比例压缩的方法，使得噪声信号的动态减小。放大过程：通过模型计算当前音频信号放大阈值，即将当前音频信号放大阈值以上的信号通过以一定比例放大的方法，使得当前音频信号放大阈值信号提升。
但无论是信号放大还是压缩，第一降噪模块皆需要确定好缩放比例。比例确定好了，可以有效提升缩放效果，使得噪声信号和当前音频信号更好地分离。因此需要获取第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与当前音频信号的强度；第一降噪模块根据二者的信号强度确定二者的缩放比例(即噪声音频信号的压缩比例与当前音频信号的放大比例)。值得注意的是，噪声音频信号的压缩比例与当前音频信号的放大比例可以相同也可以不同，视二者的信号强度而定。比如压缩比例为0.1-0.5，放大比例为0.4-0.8；又比如压缩比例为0.5-1，放大比例为0.2-0.4；又比如压缩比例为0.3-0.7，放大比例为0.3-0.7等。
另外，除了第一降噪模块自动计算利用存储的神经网络模型确定二者的缩放比例外，还可以利用与智能耳机连接的终端来完成比例确定的过程，第一降噪模块直接获取该缩放比例。缩放比例确定之后，第一降噪模块根据压缩比例压缩处理噪声音频信号，根据放大比例提升处理当前音频信号，得到待优化的音频。
可见，智能耳机喇叭的第一降噪模块根据噪声信号和当前音频信号的信号强度来确定缩放比例，提升缩放比例确定的科学程度和智能化程度，能有效提升噪声信号与当前音频信号分离的效果，进一步优化降噪效果。
在一个可能的示例中，所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频，包括：所述第二降噪模块对所述待优化音频进行丢包检测及修复处理，得到第二降噪音频；所述第二降噪模块对所述第二降噪音频进行平滑处理，得到平滑处理后的第三降噪音频；所述第二降噪模块对所述第三降噪音频进行信号拓展处理，得到拓展处理后的所述第四降噪音频，将所述第四降噪音频作为所述目标音频。
具体的，第二降噪模块根据第二降噪指令对第二音频信号进行音质优化处理时，还可以检测待优化音频的丢包情况。在丢包率超过丢包阈值的情况下，对待优化音频进行修复处理，比如对待优化音频信号的动态范围进行压缩或限制，把信号最大电平与最小电平之间的相对变化范围加以减小，得到第二降噪音频，达到减小失真和降低噪声等目的。再对第二降噪音频信号进行平滑处理，使得修复处理后的第二降噪音频信号音质更加平顺，消除异频音，得到第三降噪音频信号；对第三降噪音频信号进行校准处理，可以检验第三降噪音频信号中存在明显问题的音频，得到校准处理后的第四降噪音频信号，将第四降噪音频信号作为目标音频。
可见，第二降噪模块针对消除噪声信号后得到的待优化音频，进一步进行一系列的优化处理，可以有效提升目标音频的音质。
再请参见图4，是本发明实施例的一种智能耳机的降噪装置400的功能单元示意图，本申请实施例的智能耳机的降噪装置400可以为智能耳机的内置装置或者也可以为智能耳机的外接设备。
本发明实施例的所述装置的一个实现方式中，所述装置包括：
第一降噪单元420，用于接收由控制单元410发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
第二降噪单元430，用于接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
所述第二降噪单元430，还用于所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
在一个可能的示例中，所述第一降噪单元420，用于接收由控制单元发送的第一降噪指令之前，所述控制单元410还用于：获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种；根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带中的任意一种或多种生成第一降噪指令。
在一个可能的示例中，在所述并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频方面，所述第一降噪单元420，具体用于：所述第一降噪单元获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值，所述待调节的噪声阈值包括当前噪声阈值调节为新噪声阈值；所述第一降噪单元根据所述待调节的噪声阈值将所述当前噪声阈值调节为所述新噪声阈值；所述第一降噪单元滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频；所述第一降噪单元缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。
在一个可能的示例中，在所述缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频方面，所述第一降噪单元420具体用于：获取所述第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度；根据所述噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度确定所述噪声音频信号的压缩比例与所述当前音频信号的放大比例；根据所述压缩比例压缩处理所述噪声音频信号，根据所述放大比例提升处理所述当前音频信号，得到待优化的音频。
在一个可能的示例中，在所述根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频方面，所述第二降噪单元430，具体用于：对所述待优化音频进行丢包检测及修复处理，得到第二降噪音频；对所述第二降噪音频进行平滑处理，得到平滑处理后的第三降噪音频；对所述第三降噪音频进行信号拓展处理，得到拓展处理后的所述第四降噪音频，将所述第四降噪音频作为所述目标音频。
在一些实施例中，智能耳机的降噪装置还可包括有输入输出接口、通信接口、电源以及通信总线。
本申请实施例可以根据上述方法示例对智能耳机的降噪装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
再请参见图5，是本发明实施例的另一种智能耳机的结构示意图，所述智能耳机包括供电模块等结构，并包括处理器501、存储设备502以及通信接口503。所述处理器501、存储设备502以及通信接口503之间可以交互数据。
所述存储设备502可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储设备502也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如快闪存储器(flash memory)，固态硬盘(solid-state drive，SSD)等；所述存储设备502还可以包括上述种类的存储器的组合。所述通信接口503为智能耳机的内部设备之间进行数据交互的接口，如：存储设备502与处理器501之间。
所述处理器501可以是中央处理器501(central processing unit，CPU)。在一个实施例中，所述处理器501还可以是图形处理器501(Graphics Processing Unit，GPU)。所述处理器501也可以是由CPU和GPU的组合。在一个实施例中，所述存储设备502用于存储程序指令。所述处理器501可以调用所述程序指令，执行如下步骤：
接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频。
在一个可能的示例中，所述处理器501，用于接收由控制单元发送的第一降噪指令之前，所述处理器501，还用于：获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带中的任意一种或多种；根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带中的任意一种或多种生成第一降噪指令。
在一个可能的示例中，在所述并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频方面，所述处理器501，具体用于：所述第一降噪单元获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值，所述待调节的噪声阈值包括当前噪声阈值调节为新噪声阈值；所述第一降噪单元根据所述待调节的噪声阈值将所述当前噪声阈值调节为所述新噪声阈值；所述第一降噪单元滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频；所述第一降噪单元缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。
在一个可能的示例中，在所述缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频方面，所述处理器501，具体用于：获取所述第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度；根据所述噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度确定所述噪声音频信号的压缩比例与所述当前音频信号的放大比例；根据所述压缩比例压缩处理所述噪声音频信号，根据所述放大比例提升处理所述当前音频信号，得到待优化的音频。
在一个可能的示例中，在所述根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频方面，所述处理器501，具体用于：对所述待优化音频进行丢包检测及修复处理，得到第二降噪音频；对所述第二降噪音频进行平滑处理，得到平滑处理后的第三降噪音频；对所述第三降噪音频进行信号拓展处理，得到拓展处理后的所述第四降噪音频，将所述第四降噪音频作为所述目标音频。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明的部分实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种智能耳机的喇叭降噪方法，
所述智能耳机包括控制模块和喇叭，所述喇叭包括第一降噪模块与第二降噪模块，其特征在于，所述方法包括：
所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
所述第二降噪模块接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频；
其中，
所述第一降噪模块接收由所述控制模块发送的第一降噪指令之前，所述方法还包括：所述控制模块获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；
所述控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；所述控制模块根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带生成第一降噪指令；
其中，
控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带，包括：所述控制模块将所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围输入噪声评估神经网络模型，以使得所述噪声评估神经网络模型输出噪声评估结果；其中，所述噪声评估神经网络模型根据所述评估结果确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；所述控制模块获取所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带，并生成第一降噪指令；
其中，噪声评估神经网络模型如下式所示：
其中，D为评估结果，θ为智能耳机的频率响应范围，i为第i个参数，αi为Ai的系数，Ai为当前音频的特征参数，βi为Bi的系数，Bi为当前环境噪声的参数，同一组数据中Ai与Bi为同类参数，都为信号强度或都为频率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频，包括：
所述第一降噪模块获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值；
所述第一降噪模块根据所述待调节的噪声阈值将当前噪声阈值调节为新噪声阈值；
所述第一降噪模块滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频；
所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一降噪模块缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频，包括：
所述第一降噪模块获取所述第一降噪音频中的噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度；
所述第一降噪模块根据所述噪声音频信号的强度与所述当前音频信号的强度确定所述噪声音频信号的压缩比例与所述当前音频信号的放大比例；
所述第一降噪模块根据所述压缩比例压缩处理所述噪声音频信号，根据所述放大比例提升处理所述当前音频信号，得到待优化的音频。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二降噪模块根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频，包括：
所述第二降噪模块对所述待优化音频进行丢包检测及修复处理，得到第二降噪音频；
所述第二降噪模块对所述第二降噪音频进行平滑处理，得到平滑处理后的第三降噪音频；
所述第二降噪模块对所述第三降噪音频进行信号拓展处理，得到拓展处理后的第四降噪音频，将所述第四降噪音频作为所述目标音频。
5.一种智能耳机的降噪装置，其特征在于，所述降噪装置包括：
第一降噪单元，用于接收由控制模块发送的第一降噪指令，并根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频；
第二降噪单元，用于接收由所述控制模块发送的第二降噪指令，并且获取所述待优化音频；
所述第二降噪单元，还用于根据所述第二降噪指令对所述待优化音频进行优化处理，得到目标音频；
其中，所述第一降噪单元，用于接收由控制模块发送的第一降噪指令之前，所述控制模块还用于：
获取当前环境中的噪声参数、所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围；
根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；
根据所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带生成第一降噪指令；
其中，
控制模块根据所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带，包括：所述控制模块将所述当前环境中的噪声参数，所述当前音频的特征参数与所述智能耳机的频率响应范围输入噪声评估神经网络模型，以使得所述噪声评估神经网络模型输出噪声评估结果；其中，所述噪声评估神经网络模型根据所述评估结果确定待调节的噪声阈值，待调节的振动频率以及待拓展的放大器频带；所述控制模块获取所述待调节的噪声阈值，所述待调节的振动频率以及所述待拓展的放大器频带，并生成第一降噪指令；
其中，噪声评估神经网络模型如下式所示：
其中，D为评估结果，θ为智能耳机的频率响应范围，i为第i个参数，αi为Ai的系数，Ai为当前音频的特征参数，βi为Bi的系数，Bi为当前环境噪声的参数，同一组数据中Ai与Bi为同类参数，都为信号强度或都为频率。
6.根据权利要求5所述的降噪装置，其特征在于，所述根据所述第一降噪指令对当前音频进行降噪处理，得到降噪处理后的待优化音频，包括：
所述第一降噪单元获取所述第一降噪指令中的待调节的噪声阈值；
所述第一降噪单元根据所述待调节的噪声阈值将当前噪声阈值调节为新噪声阈值；
所述第一降噪单元滤除低于所述新噪声阈值的噪声参数，得到第一降噪音频；
所述第一降噪单元缩放处理所述第一降噪音频，得到待优化的音频。
7.一种智能耳机，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-4任一项所述的方法中的步骤的指令。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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