CN116320878A - 一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统，通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据，通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。通过本发明能够实现耳机多场景的快速降噪，提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及耳机降噪领域，更具体的，涉及一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统。
背景技术
骨声纹传感器可广泛应用于TWS耳机、智能手表、手镯、VR、AR、医疗、军事等领域，具有语音降噪、语音唤醒和骨纹ID功能。
而现有的TWS耳机在高噪声环境中，比如地铁，机场，高铁站人流大的环境下通话效果非常不理想，且不能将噪声消除至70dB以下，依然存在噪声较大的情况。因此，如何利用骨声纹传感器实现更优的降噪通话，是当前亟需解决的技术难题。
发明内容
本发明克服了现有技术的缺陷，提出了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统。
本发明第一方面提供了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，包括：
通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
本方案中，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
构建噪声特征数据库；
获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
本方案中，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
本方案中，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度小于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第二环境声音数据进行音频特征提取，得到第二音频特征；
将第一音频特征与第二音频特征进行特征叠加融合，得到叠加音频特征；
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度大于等于第二预设值，则根据所述匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
本方案中，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，还包括：
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度小于第二预设值，则将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库。
本方案中，所述通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，具体为：
通过骨声纹传感器获取用户振动信号；
将所述振动信号进行方法并转换声音信号；
对声音信号进行预设音频标准检测，若符合预设标准，则将所述声音信号转换为用户语音数据进行通话传输；
若不符合预设标准，则通过主通话MIC模块获取第一用户语音数据，并将所述第一用户语音数据进行音频转化得到第一音频数据；
将所述声音信号转化为骨声纹音频数据；
将第一音频数据和骨声纹音频数据进行音频叠加与语音数据转化，得到第二用户语音数据。
本方案中，所述通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输，还包括：
通过骨声纹传感器获取用户通话过程中的振动信号；
将所述振动信号进行振动特征提取，得到用户骨声纹特征信息；
对骨声纹特征信息平均划分为N段对比特征信息；
通过骨声纹传感器实时获取用户当前振动信号；
将振动信号进行振动特征提取得到当前骨声纹特征信息；
对当前骨声纹特征信息平均划分为N段用户特征信息；
将用户特征信息与对比特征信息进行一一特征对比分析，并得到N个特征相似度；
若N个特征相似度均大于预设相似度，则将当前耳机设备设定为人声讲话模式，并打开主动通话MIC模块进行语音数据采集，否则设定为普通模式。
本发明第二方面还提供了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于骨声纹传感器的耳机降噪程序，所述基于骨声纹传感器的耳机降噪程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
本方案中，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
构建噪声特征数据库；
获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
本方案中，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
本发明公开了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统，通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据，通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。通过本发明能够实现耳机多场景的快速降噪，提高用户体验。
附图说明
图1示出了本发明一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法的流程图；
图2示出了本发明噪声特征数据库构建流程图；
图3示出了本发明降噪音频数据获取流程图；
图4示出了本发明一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统的框图。
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示出了本发明一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法的流程图。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，包括：
S102，通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
S104，根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
S106，将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
S108，通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
S110，通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
需要说明的是，所述预设耳机设备包括蓝牙模块、主通话MIC模块、辅助MIC模块、音频输出模块、存储器和骨声纹传感器。所述预设耳机设备可与预设移动终端设备与预设计算机终端设备进行蓝牙连接与数据传输。
图2示出了本发明噪声特征数据库构建流程图。
根据本发明实施例，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
S202，构建噪声特征数据库；
S204，获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
S206，根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
S208，根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
S210，分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
S212，将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
S214，将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
S216，根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
需要说明的是，本发明系统可以置于移动终端设备或计算机终端设备，预设耳机设备能够通过蓝牙与本系统进行数据连接与传输。本发明通过构建噪声特征数据库，能够在后续进行噪声的判断与降噪提供数据对比基础，从而实现耳机的快速降噪功能与快速地判断当前用户的场景模式。
图3示出了本发明降噪音频数据获取流程图。
根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
S302，根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
S304，将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
S306，若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
S308，根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
需要说明的是，噪声特征数据库用于存储不同场景下的噪声特征数据，所述场景包括地铁，机场，高铁站、室内、户外、风噪较大等场景。
根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度小于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第二环境声音数据进行音频特征提取，得到第二音频特征；
将第一音频特征与第二音频特征进行特征叠加融合，得到叠加音频特征；
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度大于等于第二预设值，则根据所述匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
需要说明的是，所述在通过第一MIC模块进行噪声分析时，受MIC模块的位置与采集数据的误差影响，有可能出现难以判断噪声特征的情况，此时，通过加入辅助MIC模块进行二次环境数据采集与分析，能够大大提高环境噪声的判断准确度，从而提高耳机降噪能力。
根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，还包括：
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度小于第二预设值，则将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库。
需要说明的是，若所述匹配度小于第二预设值，则代表当前的叠加音频特征未出现在噪声特征数据库。本发明将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库，能够实时将新的噪声环境与特征进行存储，以丰富噪声特征数据库的噪声数据。
根据本发明实施例，所述通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，具体为：
通过骨声纹传感器获取用户振动信号；
将所述振动信号进行方法并转换声音信号；
对声音信号进行预设音频标准检测，若符合预设标准，则将所述声音信号转换为用户语音数据进行通话传输；
若不符合预设标准，则通过主通话MIC模块获取第一用户语音数据，并将所述第一用户语音数据进行音频转化得到第一音频数据；
将所述声音信号转化为骨声纹音频数据；
将第一音频数据和骨声纹音频数据进行音频叠加与语音数据转化，得到第二用户语音数据。
根据本发明实施例，所述通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输，还包括：
通过骨声纹传感器获取用户通话过程中的振动信号；
将所述振动信号进行振动特征提取，得到用户骨声纹特征信息；
对骨声纹特征信息平均划分为N段对比特征信息；
通过骨声纹传感器实时获取用户当前振动信号；
将振动信号进行振动特征提取得到当前骨声纹特征信息；
对当前骨声纹特征信息平均划分为N段用户特征信息；
将用户特征信息与对比特征信息进行一一特征对比分析，并得到N个特征相似度；
若N个特征相似度均大于预设相似度，则将当前耳机设备设定为人声讲话模式，并打开主动通话MIC模块进行语音数据采集，否则设定为普通模式。
需要说明的是，所述普通模式即耳机普通监听模式，此时耳机不输入用户语音数据，所述人声讲话模式为耳机开启骨声纹传感器与主动通话MIC模块对用户语音数据进行采集。本发明通过骨声纹传感器实时与快速地判断当前用户是否在讲话，若判断为用户在讲话，则开启对应模块对进行语音数据采集。
根据本发明实施例，所述将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据，还包括：
根据噪声特征数据库中的场景噪声关联特征数据进行多种场景模式预设，多种场景模式信息；
所述场景模式信息与噪声特征数据库中的场景类别数量一致；
将场景噪声关联特征数据进行特征质量分析与高质量特征提取，筛选特征；
将所述筛选特征进行数据压缩并将数据量压缩至预设数据量以内，得到预加载数据。
需要说明的是，所述预加载数据中数据量较小，能够通过耳机设备进行快速加载，所述预设数据量为系统通过耳机设备的数据存储量大小进行动态设定。
根据本发明实施例，还包括：
监测并记录预设天数内用户环境声音数据；
根据用户环境声音数据，分析出用户每天的噪声数据对应的场景信息，并计算出不同使用场景下对应的持续时间；
将所述场景信息与持续时间进行信息统计与数据汇总，得到用户多场景使用情况信息；
根据用户多场景使用情况信息进行用户场景预测，得到当前时间内用户的预测场景信息；
基于预测场景信息，将耳机设备调整为对应的预设场景模式，根据对应场景获取场景预加载数据进行数据预加载。
需要说明的是，在高频使用耳机的用户中，用户往往有一定的生活规律，其使用耳机的场景与相应的持续时间一般会呈现周期性的规律，例如，某用户固定在下班后乘坐地铁时使用耳机，此时，在下班后的时间段，用户使用耳机的场景往往固定为地铁，且持续时间也较为固定。本发明通过对记录预设天数内用户的环境声音数据，并进一步对用户的使用场景进行预测，能够在用户使用耳机时提前进行设定适合的场景模型和预加载相应数据，进而提高耳机降噪与通话的处理效率。
图4示出了本发明一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统的框图。
本发明第二方面还提供了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于骨声纹传感器的耳机降噪程序，所述基于骨声纹传感器的耳机降噪程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
需要说明的是，所述预设耳机设备包括蓝牙模块、主通话MIC模块、辅助MIC模块、音频输出模块、存储器和骨声纹传感器。所述预设耳机设备可与预设移动终端设备与预设计算机终端设备进行蓝牙连接与数据传输。
根据本发明实施例，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
构建噪声特征数据库；
获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
需要说明的是，本发明系统可以置于移动终端设备或计算机终端设备，预设耳机设备能够通过蓝牙与本系统进行数据连接与传输。本发明通过构建噪声特征数据库，能够在后续进行噪声的判断与降噪提供数据对比基础，从而实现耳机的快速降噪功能与快速地判断当前用户的场景模式。
根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
需要说明的是，噪声特征数据库用于存储不同场景下的噪声特征数据，所述场景包括地铁，机场，高铁站、室内、户外、风噪较大等场景。
根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度小于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第二环境声音数据进行音频特征提取，得到第二音频特征；
将第一音频特征与第二音频特征进行特征叠加融合，得到叠加音频特征；
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度大于等于第二预设值，则根据所述匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
需要说明的是，所述在通过第一MIC模块进行噪声分析时，受MIC模块的位置与采集数据的误差影响，有可能出现难以判断噪声特征的情况，此时，通过加入辅助MIC模块进行二次环境数据采集与分析，能够大大提高环境噪声的判断准确度，从而提高耳机降噪能力。
根据本发明实施例，所述根据本发明实施例，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，还包括：
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度小于第二预设值，则将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库。
需要说明的是，若所述匹配度小于第二预设值，则代表当前的叠加音频特征未出现在噪声特征数据库。本发明将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库，能够实时将新的噪声环境与特征进行存储，以丰富噪声特征数据库的噪声数据。
根据本发明实施例，所述通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，具体为：
通过骨声纹传感器获取用户振动信号；
将所述振动信号进行方法并转换声音信号；
对声音信号进行预设音频标准检测，若符合预设标准，则将所述声音信号转换为用户语音数据进行通话传输；
若不符合预设标准，则通过主通话MIC模块获取第一用户语音数据，并将所述第一用户语音数据进行音频转化得到第一音频数据；
将所述声音信号转化为骨声纹音频数据；
将第一音频数据和骨声纹音频数据进行音频叠加与语音数据转化，得到第二用户语音数据。
根据本发明实施例，所述通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输，还包括：
通过骨声纹传感器获取用户通话过程中的振动信号；
将所述振动信号进行振动特征提取，得到用户骨声纹特征信息；
对骨声纹特征信息平均划分为N段对比特征信息；
通过骨声纹传感器实时获取用户当前振动信号；
将振动信号进行振动特征提取得到当前骨声纹特征信息；
对当前骨声纹特征信息平均划分为N段用户特征信息；
将用户特征信息与对比特征信息进行一一特征对比分析，并得到N个特征相似度；
若N个特征相似度均大于预设相似度，则将当前耳机设备设定为人声讲话模式，并打开主动通话MIC模块进行语音数据采集，否则设定为普通模式。
需要说明的是，所述普通模式即耳机普通监听模式，此时耳机不输入用户语音数据，所述人声讲话模式为耳机开启骨声纹传感器与主动通话MIC模块对用户语音数据进行采集。本发明通过骨声纹传感器实时与快速地判断当前用户是否在讲话，若判断为用户在讲话，则开启对应模块对进行语音数据采集。
根据本发明实施例，所述将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据，还包括：
根据噪声特征数据库中的场景噪声关联特征数据进行多种场景模式预设，多种场景模式信息；
所述场景模式信息与噪声特征数据库中的场景类别数量一致；
将场景噪声关联特征数据进行特征质量分析与高质量特征提取，筛选特征；
将所述筛选特征进行数据压缩并将数据量压缩至预设数据量以内，得到预加载数据。
需要说明的是，所述预加载数据中数据量较小，能够通过耳机设备进行快速加载，所述预设数据量为系统通过耳机设备的数据存储量大小进行动态设定。
根据本发明实施例，还包括：
监测并记录预设天数内用户环境声音数据；
根据用户环境声音数据，分析出用户每天的噪声数据对应的场景信息，并计算出不同使用场景下对应的持续时间；
将所述场景信息与持续时间进行信息统计与数据汇总，得到用户多场景使用情况信息；
根据用户多场景使用情况信息进行用户场景预测，得到当前时间内用户的预测场景信息；
基于预测场景信息，将耳机设备调整为对应的预设场景模式，根据对应场景获取场景预加载数据进行数据预加载。
需要说明的是，在高频使用耳机的用户中，用户往往有一定的生活规律，其使用耳机的场景与相应的持续时间一般会呈现周期性的规律，例如，某用户固定在下班后乘坐地铁时使用耳机，此时，在下班后的时间段，用户使用耳机的场景往往固定为地铁，且持续时间也较为固定。本发明通过对记录预设天数内用户的环境声音数据，并进一步对用户的使用场景进行预测，能够在用户使用耳机时提前进行设定适合的场景模型和预加载相应数据，进而提高耳机降噪与通话的处理效率。
本发明公开了一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统，通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据，通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。通过本发明能够实现耳机多场景的快速降噪，提高用户体验。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，包括：
通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
2.根据权利要求1所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
构建噪声特征数据库；
获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度小于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第二环境声音数据进行音频特征提取，得到第二音频特征；
将第一音频特征与第二音频特征进行特征叠加融合，得到叠加音频特征；
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度大于等于第二预设值，则根据所述匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，还包括：
将叠加音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，得到匹配度最高的匹配噪声特征与匹配度；
若所述匹配度小于第二预设值，则将叠加音频特征与当前环境类别进行关联并导入噪声特征数据库。
6.根据权利要求5所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据，具体为：
通过骨声纹传感器获取用户振动信号；
将所述振动信号进行方法并转换声音信号；
对声音信号进行预设音频标准检测，若符合预设标准，则将所述声音信号转换为用户语音数据进行通话传输；
若不符合预设标准，则通过主通话MIC模块获取第一用户语音数据，并将所述第一用户语音数据进行音频转化得到第一音频数据；
将所述声音信号转化为骨声纹音频数据；
将第一音频数据和骨声纹音频数据进行音频叠加与语音数据转化，得到第二用户语音数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法，其特征在于，所述通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输，还包括：
通过骨声纹传感器获取用户通话过程中的振动信号；
将所述振动信号进行振动特征提取，得到用户骨声纹特征信息；
对骨声纹特征信息平均划分为N段对比特征信息；
通过骨声纹传感器实时获取用户当前振动信号；
将振动信号进行振动特征提取得到当前骨声纹特征信息；
对当前骨声纹特征信息平均划分为N段用户特征信息；
将用户特征信息与对比特征信息进行一一特征对比分析，并得到N个特征相似度；
若N个特征相似度均大于预设相似度，则将当前耳机设备设定为人声讲话模式，并打开主动通话MIC模块进行语音数据采集，否则设定为普通模式。
8.一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于骨声纹传感器的耳机降噪程序，所述基于骨声纹传感器的耳机降噪程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据；
根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
将第一环境声音数据与第二环境声音数据进行噪声融合分析，并得到环境噪声数据，对环境噪声数据进行反相降噪分析，得到对应降噪音频数据；
通过骨声纹传感器采集用户语音数据，根据用户语音数据进行语音质量分析，并结合辅助MIC模块对用户语音数据进行修正，得到第二用户语音数据；
通过预设耳机设备对降噪音频数据与第二用户语音数据进行实时传输。
9.根据权利要求8所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统，其特征在于，所述通过主通话MIC模块获取第一环境声音数据，之前包括：
构建噪声特征数据库；
获取历史监测声音数据与历史监测场景信息；
根据历史监测场景信息获取其中一种场景信息并标记为第一场景；
根据第一场景从历史监测声音数据获取所有对应的监测声音数据，得到多个样本声音数据；
分析并提取多个样本声音数据中的音频特征，得到多个音频特征数据；
将多个音频特征数据进行噪声的相似特征分析，得到相似度最高的噪声特征数据；
将所述噪声特征数据与第一场景类别信息进行关联形成场景噪声关联特征数据；
根据历史监测场景信息，计算并分析出其他场景信息对应的场景噪声关联特征数据，并将所有场景噪声关联特征数据导入噪声特征数据库。
10.根据权利要求8所述的一种基于骨声纹传感器的耳机降噪系统，其特征在于，所述根据第一环境声音数据进行噪声判断，若噪声符合预设条件，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据，具体为：
根据第一环境声音数据进行音频特征提取，得到第一音频特征；
将第一音频特征从噪声特征数据库中进行特征匹配检索，若匹配度低于预设值，则通过辅助MIC模块获取第二环境声音数据；
若匹配度大于预设值，则获取对应匹配噪声特征；
根据匹配噪声特征进行反相降噪分析，并得到降噪音频数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310446481.8A CN116320878A (zh) | 2023-04-24 | 2023-04-24 | 一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310446481.8A CN116320878A (zh) | 2023-04-24 | 2023-04-24 | 一种基于骨声纹传感器的耳机降噪方法及系统 |
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|---|---|
| CN116320878A true CN116320878A (zh) | 2023-06-23 |
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|---|---|
| CN (1) | CN116320878A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116994552A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-11-03 | 深圳市齐奥通信技术有限公司 | 一种基于深度学习的音频降噪方法及系统 |
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2023
- 2023-04-24 CN CN202310446481.8A patent/CN116320878A/zh active Pending
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|---|---|---|---|---|
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