CN116884429A - 一种基于信号增强的音频处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种基于信号增强的音频处理方法。所述方法包括以下步骤：通过音频降噪算法对音频源设备进行数据采集降噪处理，得到音频信号降噪数据；利用信号增强算法和信号特征分析技术对音频信号降噪数据进行信号增强特征分析，得到音频信号时频域特征；利用关键特征挖掘算法和音频处理技术对音频信号时频域特征进行音频信号调整处理，得到音频信号调整处理结果；利用自适应监测技术和音频信号评估技术对音频信号调整处理结果进行监测评估处理，得到音频信号评估结果；利用音频信号评估结果执行相应的音频信号播放策略。本发明通过多种算法和技术对音频信号进行增强和降噪处理，以提高音频的质量、清晰度和可听性。

Description

一种基于信号增强的音频处理方法
技术领域
本发明涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种基于信号增强的音频处理方法。
背景技术
音频信号处理是一项重要的技术，在音频录制、音乐制作、语音识别等领域具有广泛应用。然而，由于各种因素，如录制设备、环境噪声和传输过程中的干扰等原因，音频信号可能受到噪声、失真或其他质量问题的影响，从而降低了音频的清晰度、准确性和享受性。当前的基于信号增强的音频处理方法主要集中在时域或频域的处理技术，例如滤波、均衡器、降噪等。然而，这些方法往往无法充分解决音频信号处理中的复杂问题，无法提供高质量的音频效果和清晰的声音。
发明内容
基于此，本发明有必要提供一种基于信号增强的音频处理方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种基于信号增强的音频处理方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；利用音频降噪算法对音频信号数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据；
步骤S2：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；并利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，得到音频信号时频域特征；
步骤S3：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，得到音频信号关键特征；利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果；
步骤S4：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；并利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，得到音频信号评估结果；
步骤S5：根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，利用无线传输技术将处理后的音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明通过对音频源设备进行数据采集处理，获取原始的音频信号数据，能够为后续的降噪处理过程提供基础数据来源。通过使用合适的音频降噪算法对音频信号数据进行降噪处理，去除音频信号数据中的噪音、干扰和不必要的环境背景音频，从而提高音频信号的清晰度和质量。通过利用信号增强算法对降噪后的音频信号降噪数据进行进一步的信号增强处理，以提升音频信号的响度和音质。并通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术组成的信号特征分析技术对增强后的音频信号增强数据进行时频域特征分析处理，提取音频信号在时域和频域上的特征信息，能够为后续的音频处理和监测评估过程提供基础保障。然后，通过使用合适的关键特征挖掘算法对整合后的音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，筛选出最具信息量和关键性的特征，以便后续的音频调整处理，通过由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术根据提取的音频信号关键特征进行音频调整处理，以优化音频的音质、平衡音频的清晰度和可听性等，使得音频信号更符合用户的期望和需求。同时，通过使用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行实时监测，确保音频信号在传输和处理过程中保持稳定和一致性，避免破坏音质或引入其他问题。并且通过利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，根据一定的评估标准和指标，如音频的信噪比、频谱均衡度、清晰度等方面进行评估，以确定音频调整处理的效果和质量。最后，根据音频信号评估结果输出经过音频处理和优化后的优质音频信号，确保音质和效果达到较高水平。通过利用无线传输技术将优质音频信号传输至音频源设备，如扬声器、蓝牙耳机或音频系统等，以执行相应的音频信号播放策略，使得用户能够得到高质量的音频播放体验，从而实现了提高音频信号的质量、清晰度以及优化播放效果。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；
步骤S12：对音频信号数据进行数据预处理，得到音频信号待降噪数据；
步骤S13：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据。
本发明通过对麦克风、扬声器等音频源设备进行数据采集处理，能够精确地捕捉到音频源设备中的音频信号数据，获得原始音频信号数据，并为后续的降噪处理过程提供了数据来源。然后，通过对音频信号数据进行数据预处理，通过去除杂音、数据清洗、放大或缩小信号幅度等操作，以提高音频信号的质量和可处理性，为后续的降噪处理过程提供更准确的数据基础。最后，通过使用合适的音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行降噪处理，通过识别并去除音频信号中的噪声源信号，以提高音频信号的清晰度和质量，通过消除噪声干扰，提取出更加干净、清晰的音频信号，从而为后续的音频处理和分析提供更可靠的数据基础。
优选地，步骤S13包括以下步骤：
步骤S131：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，得到音频信号噪声值；
其中，音频降噪算法的函数公式如下所示：
；
；
式中，为音频信号噪声值，/>为音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间，/>为噪声方差，/>为噪声频域采样初始时间，/>为噪声频域采样终止时间，/>为音频信号待降噪数据的噪声频率，/>为积分时间变量，/>为音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数，/>为频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数，/>为噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为噪声截止频率，/>为频率带宽限制参数，/>为音频信号待降噪数据输入的音频信号，/>为输入音频信号的频率响应函数，/>为输入音频信号的傅里叶变换函数，/>为输入音频信号的调和平滑参数，/>为指数函数，/>为输入音频信号的频域平衡参数，/>为输入音频信号的时域平衡参数，/>为音频信号噪声值的修正值；
本发明构建了一个音频降噪算法的函数公式，用于对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，为了消除音频信号待降噪数据中的噪声源对后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程的影响，需要对音频信号待降噪数据进行降噪处理，以得到更加干净、准确的音频信号降噪数据，通过该音频降噪算法能够有效地去除音频信号待降噪数据中的噪声和干扰数据，从而提高音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。该算法函数公式充分考虑了音频信号噪声值，音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间/>，噪声方差/>，噪声频域采样初始时间/>，噪声频域采样终止时间/>，音频信号待降噪数据的噪声频率/>，积分时间变量/>，音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数/>，频域幅度谱函数的频率控制参数/>，音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数/>，噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数/>，噪声截止频率/>，频率带宽限制参数/>，音频信号待降噪数据输入的音频信号/>，输入音频信号的频率响应函数/>，输入音频信号的傅里叶变换函数/>，输入音频信号的调和平滑参数/>，指数函数/>，输入音频信号的频域平衡参数/>，输入音频信号的时域平衡参数/>，音频信号噪声值的修正值/>，其中通过音频信号待降噪数据输入的音频信号/>，输入音频信号的频率响应函数/>，输入音频信号的傅里叶变换函数/>，输入音频信号的调和平滑参数/>，指数函数/>，输入音频信号的频域平衡参数/>以及输入音频信号的时域平衡参数/>构成了一种噪声方差函数关系/>，根据音频信号噪声值/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对音频信号待降噪数据的噪声值计算，同时，通过音频信号噪声值的修正值/>的引入可以根据降噪处理过程中出现的特殊情况进行调整，从而提高音频降噪算法的准确性和适用性。
步骤S132：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值大于或等于预设的音频信号噪声阈值时，则剔除该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据，得到音频信号降噪数据；
步骤S133：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值小于预设的音频信号噪声阈值时，则直接将该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据。
本发明通过使用合适的音频降噪算法对预处理后的音频信号待降噪数据进行噪声值计算，由于音频信号待降噪数据中可能存在噪声干扰或异常噪声源等情况，会对后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程的准确性和可靠性造成不良影响，所以需要设置一个适当的音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，能够识别和测量出音频信号待降噪数据中存在的噪声和干扰信号，并从源头上去除噪声信号，从而提高音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。该音频降噪算法通过结合频域幅度谱函数、频率控制参数、噪声信号频域幅度谱函数、噪声截止频率、频率带宽限制参数、频率响应函数、傅里叶变换函数、调和平滑参数、频域平衡参数、时域平衡参数以及相关参数对音频信号待降噪数据进行频域幅度控制处理，并利用噪声方差对音频信号待降噪数据中的噪声信号进行时频域平衡处理，以达到最佳的降噪效果和计算结果，从而较为精确地计算出音频信号噪声值。然后，根据具体的数据降噪处理需求和质量标准，通过设定合适的音频信号噪声阈值对计算得到的音频信号噪声值进行判断，判断哪些音频信号待降噪数据需要进行剔除，哪些音频信号待降噪数据可以被保留，能够有效地剔除音频信号噪声值较大的音频信号待降噪数据，避免这些音频信号噪声值较大的音频信号待降噪数据对整体数据的影响，有助于进一步提高数据的质量，以减少不必要的干扰和误差，从而保证了音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。最后，通过使用预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，将音频信号噪声值较小的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据，可以得到更加准确和可靠的音频信号待降噪数据，这些数据较少受到噪声源的干扰，可以为后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程提供更加稳定的数据基础，从而提高音频信号降噪数据的可用性和有效性。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；
步骤S22：利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中信号特征分析技术包括频域特征分析技术和时域特征分析技术；
步骤S23：利用频域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号频谱特征；
步骤S24：利用时域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号时序特征；
步骤S25：利用数据整合技术对音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行整合处理，得到音频信号时频域特征。
本发明通过使用合适的信号增强算法对经过降噪处理后的音频信号降噪数据进行进一步信号增强处理，以提高音频信号的质量、清晰度和可听性，通过增强音频信号的强度，改善信噪比，使得更容易及时发现音频信号中潜在的噪声和干扰成分，从而为后续的信号特征分析和音频处理过程提供更加清晰饱满的数据基础来源。然后，通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术组成的信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中频域特征分析技术通过应用傅里叶变换来获取音频信号的频谱信息，通过对音频信号增强数据中音频信号的频谱信息进一步处理和分析，能够进一步了解音频信号的频谱频率分布情况。而时域特征分析技术通过使用时域滤波、自相关分析、包络提取等方法对经过信号增强处理后的音频信号进行进一步处理和分析，获取关于音频信号的时域信息，能够进一步了解音频信号的时序变化情况。通过信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，能够进一步获取音频信号的结构、频率分布、时序特征等信息，以提升音频信号的质量、清晰度和可听性。然后，通过使用数据整合技术对分析得到的音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行整合处理，能够获得更全面、综合的音频信号特征表示，为后续的音频处理和分析任务提供更丰富、更有益的数据基础。
优选地，步骤S21中的信号增强算法的函数公式具体为：
；
式中，为第/>个音频信号降噪数据进行信号增强处理后的音频信号增强数据，为音频信号降噪数据中待增强处理的数量，/>为积分区域路径，/>为增强加权滤波器的数量，/>为增强加权滤波器的加权参数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数调整参数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数调整参数，/>为虚数单位，/>为信号增强传递函数，/>为增强加权滤波器组合函数，/>为音频信号增强数据的修正值。
本发明构建了一个信号增强算法的函数公式，用于对音频信号降噪数据进行信号增强处理，该信号增强算法通过选择合适的增强加权滤波器和相应的加权函数调整参数，并针对每个增强加权滤波器的加权参数设置合适的余弦加权函数、正弦加权函数、信号增强传递函数以及增强加权滤波器组合函数对音频信号降噪数据进行积分计算，对所有增强加权滤波器的输出进行增强加权处理，以获得理想的音频信号增强效果，从而提高音频信号质量和增强有用信息。该算法函数公式充分考虑了音频信号降噪数据中待增强处理的数量，积分区域路径/>，增强加权滤波器的数量/>，增强加权滤波器的加权参数/>，第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数/>，第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数调整参数/>，第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数/>，第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数调整参数/>，虚数单位/>，信号增强传递函数/>，增强加权滤波器组合函数/>，根据第个音频信号降噪数据进行信号增强处理后的音频信号增强数据/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对音频信号降噪数据的信号增强处理，同时，通过音频信号增强数据的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高信号增强算法的准确性和鲁棒性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键值挖掘计算，得到音频信号特征关键值；
其中，关键特征挖掘算法的函数公式如下所示：
；
式中，为音频信号特征关键值，/>为音频信号时频域特征中的音频信号时间参数，/>为音频信号时频域特征中的音频信号频域参数，/>为第/>个音频信号时频域特征，/>为音频信号时频域特征的数量，/>为第/>个音频信号时频域特征的调和平滑参数，/>为音频信号时间范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的时间控制权重参数，/>为第个音频信号时频域特征的指数加权参数，/>为时间加权积分指数函数，/>为第/>个音频信号时频域特征的频域控制权重参数，/>为音频信号频域范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的余弦加权参数，/>为频域加权积分余弦函数，/>为音频信号特征关键值的修正值；
本发明构建了一个关键特征挖掘算法的函数公式，用于对音频信号时频域特征进行关键值挖掘计算，该关键特征挖掘算法通过结合调和平滑参数、时间控制权重参数、指数加权参数、频域控制权重参数以及余弦加权参数对不同的音频信号时频域特征的重要性进行挖掘处理，从而灵活地适应不同的音频信号时频域特征的特点。通过综合不同的音频信号时频域特征的计算结果，能够综合考虑时间信息、频域信息和时频域关联性，从而提取出更全面、准确的关键特征。该算法函数公式充分考虑了音频信号时频域特征中的音频信号时间参数，音频信号时频域特征中的音频信号频域参数/>，第/>个音频信号时频域特征，音频信号时频域特征的数量/>，第/>个音频信号时频域特征的调和平滑参数/>，音频信号时间范围积分变量/>，第/>个音频信号时频域特征的时间控制权重参数/>，第/>个音频信号时频域特征的指数加权参数/>，时间加权积分指数函数/>，第/>个音频信号时频域特征的频域控制权重参数/>，音频信号频域范围积分变量/>，第/>个音频信号时频域特征的余弦加权参数/>，频域加权积分余弦函数/>，并对计算得到的音频信号特征关键值进行归一化处理，根据音频信号特征关键值/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对音频信号时频域特征的关键值挖掘计算，同时，通过音频信号特征关键值的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高关键特征挖掘算法的准确性和适用性。
步骤S32：按照从大到小的顺序对音频信号特征关键值进行排序，选取排名靠前的音频信号特征关键值对应的音频信号时频域特征作为关键特征，得到音频信号关键特征；
步骤S33：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果。
本发明通过使用合适的关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键值的挖掘计算，从而计算得到准确的音频信号特征关键值，该关键特征挖掘算法通过对音频信号的时间参数和频域参数的综合考虑，并对音频信号时频域特征进行加权调节控制处理，通过该算法计算得到的音频信号特征关键值能够反映音频信号的重要性和质量，从而为后续的音频处理过程提供数据保障。然后，按照从大到小的顺序对计算得到的音频信号特征关键值进行排序，通过对音频信号特征关键值的排序，可以确定排名靠前的音频信号时频域特征的重要性较高，所以选择排名靠前的音频信号特征关键值所对应的音频信号时频域特征作为音频信号的关键特征，而这些关键特征具有更大的影响力和代表性，能够更好地描述和表征音频信号的特征。最后，通过使用合适的音频处理技术对提取得到的音频信号关键特征进行音频调整处理，通过应用音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术对音频信号关键特征进行调整和优化，这样能够改善音频信号的声音质量、清晰度、动态范围等方面，使其更加符合用户的需求和音频质量标准。经过音频调整处理后，得到的音频信号的质量和可听性将得到改善，并能够提供更好的听觉体验。
优选地，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，其中音频处理算法技术包括音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术；
步骤S332：利用音频噪声抑制技术对音频信号关键特征进行滤波噪声抑制处理，得到音频信号噪声抑制结果；
步骤S333：利用失真校正技术对音频信号噪声抑制结果进行音频校正处理，得到音频信号失真校正结果；
步骤S334：利用声场调整技术对音频信号失真校正结果进行音频优化处理，得到音频信号调整处理结果。
本发明通过使用由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，以改善音频信号的质量和可听性。其中音频噪声抑制技术通过使用滤波和抑制技术对音频信号关键特征进行滤波噪声抑制处理，能够抑制音频信号中潜在滋生的噪声成分，以降低噪声对音频信号的影响，进一步提升音频的质量、清晰度和可听性。失真校正技术通过针对经过噪声抑制处理后的音频信号采用均衡器、压缩器、修复算法等方法进行音频校正处理，音频信号失真可能由音频源设备、传输过程或其他因素引起的，通过使用失真校正技术以修正音频信号中的失真，并还原原始音频的特性，能够提高音频的准确性和保真度。而声场调整技术通过使用声音调整算法和数字信号处理技术对音频信号失真校正结果进行进一步的音频优化处理，该声场调整技术能够根据实际需求和应用场景调整音频信号的声音方向、均衡、混响等参数，以改善音频在特定环境中的传播效果和听感体验，使得更符合用户的需求和期望，为后续的监测评估处理过程提供了数据基础保障。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；
步骤S42：基于音频信号调整监测结果制定相应的自适应调整方案进行备案处理；
步骤S43：利用音频信号评估技术对自适应调整方案进行效果评估处理，得到音频信号评估结果。
本发明通过使用自适应监测技术对经过调整处理后的音频信号调整处理结果进行监测处理，通过监测获取关于音频质量、清晰度和声音特性等方面的信息，为后续的自适应调整评估处理提供依据。然后，根据音频信号调整监测结果提供的反馈信息制定相应的自适应调整方案，可以确定针对相应的音频信号做进一步调整需求，并将制定的自适应调整方案进行记录和备案，以供出现类似的音频信号处理需求能够及时进行调整处理，可以大大减少重复处理工作，为后续的效果评估处理提供基础保障。最后，通过使用主观或客观的音频信号评估方法对自适应调整方案进行效果评估处理，通过评估处理过程反映自适应调整方案是否达到了预期的效果，以及是否满足音频处理的要求，得到的评估结果可以用于进一步优化调整方案或作为决策依据，以提高音频信号的质量和性能。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，得到优质音频信号；
利用无线传输技术将优质音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明通过根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，确保输出的音频信号具备高质量、清晰度和良好的音频特性，为后续的传输和播放策略提供了基础音频信号来源。然后，通过使用包括蓝牙、Wi-Fi、红外线等无线传输技术将经过处理后的优质音频信号传输至音频源设备，根据具体的场景和需求实现高质量且出色的音频信号播放体验。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明基于信号增强的音频处理方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；
图3为图2中步骤S13的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于信号增强的音频处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；利用音频降噪算法对音频信号数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据；
步骤S2：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；并利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，得到音频信号时频域特征；
步骤S3：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，得到音频信号关键特征；利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果；
步骤S4：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；并利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，得到音频信号评估结果；
步骤S5：根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，利用无线传输技术将处理后的音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明实施例中，请参考图1所示，为本发明基于信号增强的音频处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于信号增强的音频处理方法的步骤包括：
步骤S1：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；利用音频降噪算法对音频信号数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据；
本发明实施例通过选择适当的音频源设备，例如麦克风、录音设备等，将选定的音频源设备与数据采集系统连接，并根据需要进行相应的采样率等参数配置，通过数据采集系统对音频源设备进行音频信号采集处理，以得到音频信号数据。然后，通过设置一个合适的音频降噪算法消除音频信号数据中噪声源的影响，最终得到音频信号降噪数据。
步骤S2：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；并利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，得到音频信号时频域特征；
本发明实施例通过设置一个合适的信号增强算法对降噪后的音频信号降噪数据进行信号增强加权处理，以得到音频信号增强数据。然后，通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术相结合的信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，并利用数据整合技术进行特征融合处理，以获得更全面、综合的音频信号特征表示，最终得到音频信号时频域特征。
步骤S3：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，得到音频信号关键特征；利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果；
本发明实施例通过设置一个合适的关键特征挖掘算法对不同的音频信号时频域特征的重要性进行挖掘处理，以得到音频信号关键特征。然后，通过使用由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，最终得到音频信号调整处理结果。
步骤S4：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；并利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，得到音频信号评估结果；
本发明实施例通过使用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，通过设置监测规则或指标实时监测调整结果信息，以得到音频信号调整监测结果。然后，通过使用由主观评估和客观评估方法组成的音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，通过评估调整处理后音频信号的音质、清晰度、失真、动态范围等方面的指标，最终得到音频信号评估结果。
步骤S5：根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，利用无线传输技术将处理后的音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明实施例根据评估得到的音频信号评估结果输出调整处理后的音频信号，根据具体播放需求和环境条件选择合适的无线传输技术对音频源设备进行必要的连接配置，将处理后的音频信号通过选择的无线传输技术传输到音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明通过对音频源设备进行数据采集处理，获取原始的音频信号数据，能够为后续的降噪处理过程提供基础数据来源。通过使用合适的音频降噪算法对音频信号数据进行降噪处理，去除音频信号数据中的噪音、干扰和不必要的环境背景音频，从而提高音频信号的清晰度和质量。通过利用信号增强算法对降噪后的音频信号降噪数据进行进一步的信号增强处理，以提升音频信号的响度和音质。并通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术组成的信号特征分析技术对增强后的音频信号增强数据进行时频域特征分析处理，提取音频信号在时域和频域上的特征信息，能够为后续的音频处理和监测评估过程提供基础保障。然后，通过使用合适的关键特征挖掘算法对整合后的音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，筛选出最具信息量和关键性的特征，以便后续的音频调整处理，通过由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术根据提取的音频信号关键特征进行音频调整处理，以优化音频的音质、平衡音频的清晰度和可听性等，使得音频信号更符合用户的期望和需求。同时，通过使用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行实时监测，确保音频信号在传输和处理过程中保持稳定和一致性，避免破坏音质或引入其他问题。并且通过利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，根据一定的评估标准和指标，如音频的信噪比、频谱均衡度、清晰度等方面进行评估，以确定音频调整处理的效果和质量。最后，根据音频信号评估结果输出经过音频处理和优化后的优质音频信号，确保音质和效果达到较高水平。通过利用无线传输技术将优质音频信号传输至音频源设备，如扬声器、蓝牙耳机或音频系统等，以执行相应的音频信号播放策略，使得用户能够得到高质量的音频播放体验，从而实现了提高音频信号的质量、清晰度以及优化播放效果。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；
步骤S12：对音频信号数据进行数据预处理，得到音频信号待降噪数据；
步骤S13：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据。
作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；
本发明实施例通过选择适当的音频源设备，例如麦克风、录音设备等，将选定的音频源设备与数据采集系统连接，并根据需要进行相应的采样率等参数配置，通过数据采集系统对音频源设备进行音频信号采集处理，最终得到音频信号数据。
步骤S12：对音频信号数据进行数据预处理，得到音频信号待降噪数据；
本发明实施例通过对采集到的音频信号数据进行缺失值填充、去除重复数据、异常数据、无效数据、归一化以及标准化等预处理后，最终得到音频信号待降噪数据。
步骤S13：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行降噪处理，得到音频信号降噪数据。
本发明实施例通过结合频域幅度谱函数、频率控制参数、噪声信号频域幅度谱函数、噪声截止频率、频率带宽限制参数、频率响应函数、傅里叶变换函数、调和平滑参数、频域平衡参数、时域平衡参数以及相关参数构建一个合适的音频降噪算法，利用构造的音频降噪算法消除音频信号待降噪数据中噪声源的影响，最终得到音频信号降噪数据。
本发明通过对麦克风、扬声器等音频源设备进行数据采集处理，能够精确地捕捉到音频源设备中的音频信号数据，获得原始音频信号数据，并为后续的降噪处理过程提供了数据来源。然后，通过对音频信号数据进行数据预处理，通过去除杂音、数据清洗、放大或缩小信号幅度等操作，以提高音频信号的质量和可处理性，为后续的降噪处理过程提供更准确的数据基础。最后，通过使用合适的音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行降噪处理，通过识别并去除音频信号中的噪声源信号，以提高音频信号的清晰度和质量，通过消除噪声干扰，提取出更加干净、清晰的音频信号，从而为后续的音频处理和分析提供更可靠的数据基础。
优选地，步骤S13包括以下步骤：
步骤S131：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，得到音频信号噪声值；
其中，音频降噪算法的函数公式如下所示：
；
；
式中，为音频信号噪声值，/>为音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间，/>为噪声方差，/>为噪声频域采样初始时间，/>为噪声频域采样终止时间，/>为音频信号待降噪数据的噪声频率，/>为积分时间变量，/>为音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数，/>为频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数，/>为噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为噪声截止频率，/>为频率带宽限制参数，/>为音频信号待降噪数据输入的音频信号，/>为输入音频信号的频率响应函数，/>为输入音频信号的傅里叶变换函数，/>为输入音频信号的调和平滑参数，/>为指数函数，/>为输入音频信号的频域平衡参数，/>为输入音频信号的时域平衡参数，/>为音频信号噪声值的修正值；
步骤S132：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值大于或等于预设的音频信号噪声阈值时，则剔除该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据，得到音频信号降噪数据；
步骤S133：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值小于预设的音频信号噪声阈值时，则直接将该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据。
作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图2中步骤S13的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S13包括以下步骤：
步骤S131：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，得到音频信号噪声值；
本发明实施例通过结合频域幅度谱函数、频率控制参数、噪声信号频域幅度谱函数、噪声截止频率、频率带宽限制参数、频率响应函数、傅里叶变换函数、调和平滑参数、频域平衡参数、时域平衡参数以及相关参数构建一个合适的音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，并通过计算得到的噪声方差对音频信号待降噪数据中的输入音频信号进行时频域平衡处理，以消除音频信号待降噪数据中噪声源的影响，最终得到音频信号噪声值。
其中，音频降噪算法的函数公式如下所示：
；
；
式中，为音频信号噪声值，/>为音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间，/>为噪声方差，/>为噪声频域采样初始时间，/>为噪声频域采样终止时间，/>为音频信号待降噪数据的噪声频率，/>为积分时间变量，/>为音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数，/>为频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数，/>为噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为噪声截止频率，/>为频率带宽限制参数，/>为音频信号待降噪数据输入的音频信号，/>为输入音频信号的频率响应函数，/>为输入音频信号的傅里叶变换函数，/>为输入音频信号的调和平滑参数，/>为指数函数，/>为输入音频信号的频域平衡参数，/>为输入音频信号的时域平衡参数，/>为音频信号噪声值的修正值；
本发明构建了一个音频降噪算法的函数公式，用于对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，为了消除音频信号待降噪数据中的噪声源对后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程的影响，需要对音频信号待降噪数据进行降噪处理，以得到更加干净、准确的音频信号降噪数据，通过该音频降噪算法能够有效地去除音频信号待降噪数据中的噪声和干扰数据，从而提高音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。该算法函数公式充分考虑了音频信号噪声值，音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间/>，噪声方差/>，噪声频域采样初始时间/>，噪声频域采样终止时间/>，音频信号待降噪数据的噪声频率/>，积分时间变量/>，音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数/>，频域幅度谱函数的频率控制参数/>，音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数/>，噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数/>，噪声截止频率/>，频率带宽限制参数/>，音频信号待降噪数据输入的音频信号/>，输入音频信号的频率响应函数/>，输入音频信号的傅里叶变换函数/>，输入音频信号的调和平滑参数/>，指数函数/>，输入音频信号的频域平衡参数/>，输入音频信号的时域平衡参数/>，音频信号噪声值的修正值/>，其中通过音频信号待降噪数据输入的音频信号/>，输入音频信号的频率响应函数/>，输入音频信号的傅里叶变换函数/>，输入音频信号的调和平滑参数/>，指数函数/>，输入音频信号的频域平衡参数/>以及输入音频信号的时域平衡参数/>构成了一种噪声方差函数关系/>，根据音频信号噪声值/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对音频信号待降噪数据的噪声值计算，同时，通过音频信号噪声值的修正值/>的引入可以根据降噪处理过程中出现的特殊情况进行调整，从而提高音频降噪算法的准确性和适用性。
步骤S132：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值大于或等于预设的音频信号噪声阈值时，则剔除该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据，得到音频信号降噪数据；
本发明实施例根据预设的音频信号噪声阈值，判断计算得到的音频信号噪声值是否超过预设的音频信号噪声阈值，当音频信号噪声值大于或等于预设的音频信号噪声阈值时，说明该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据中的噪声源的干扰影响较大，则剔除该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据，最终得到音频信号降噪数据。
步骤S133：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值小于预设的音频信号噪声阈值时，则直接将该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据。
本发明实施例根据预设的音频信号噪声阈值，判断计算得到的音频信号噪声值是否超过预设的音频信号噪声阈值，当音频信号噪声值小于预设的音频信号噪声阈值时，说明该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据中的噪声源的干扰影响较小，则直接将该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据。
本发明通过使用合适的音频降噪算法对预处理后的音频信号待降噪数据进行噪声值计算，由于音频信号待降噪数据中可能存在噪声干扰或异常噪声源等情况，会对后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程的准确性和可靠性造成不良影响，所以需要设置一个适当的音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，能够识别和测量出音频信号待降噪数据中存在的噪声和干扰信号，并从源头上去除噪声信号，从而提高音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。该音频降噪算法通过结合频域幅度谱函数、频率控制参数、噪声信号频域幅度谱函数、噪声截止频率、频率带宽限制参数、频率响应函数、傅里叶变换函数、调和平滑参数、频域平衡参数、时域平衡参数以及相关参数对音频信号待降噪数据进行频域幅度控制处理，并利用噪声方差对音频信号待降噪数据中的噪声信号进行时频域平衡处理，以达到最佳的降噪效果和计算结果，从而较为精确地计算出音频信号噪声值。然后，根据具体的数据降噪处理需求和质量标准，通过设定合适的音频信号噪声阈值对计算得到的音频信号噪声值进行判断，判断哪些音频信号待降噪数据需要进行剔除，哪些音频信号待降噪数据可以被保留，能够有效地剔除音频信号噪声值较大的音频信号待降噪数据，避免这些音频信号噪声值较大的音频信号待降噪数据对整体数据的影响，有助于进一步提高数据的质量，以减少不必要的干扰和误差，从而保证了音频信号待降噪数据的准确性和可靠性。最后，通过使用预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，将音频信号噪声值较小的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据，可以得到更加准确和可靠的音频信号待降噪数据，这些数据较少受到噪声源的干扰，可以为后续的信号增强处理过程和信号特征分析过程提供更加稳定的数据基础，从而提高音频信号降噪数据的可用性和有效性。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；
本发明实施例通过结合合适的增强加权滤波器、相应的加权函数以及调整参数构造一个合适的信号增强算法对降噪后的音频信号降噪数据进行信号增强加权处理，以获得理想的音频信号增强效果，最终得到音频信号增强数据。
步骤S22：利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中信号特征分析技术包括频域特征分析技术和时域特征分析技术；
本发明实施例通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术相结合的信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中频域特征分析技术通过应用傅里叶变换获取音频信号的频谱信息，而时域特征分析技术通过使用时域滤波、自相关分析、包络提取等方法获取关于音频信号的时域信息。
步骤S23：利用频域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号频谱特征；
本发明实施例通过使用频域特征分析技术利用傅里叶变换将音频信号增强数据中音频信号转换到频谱上，然后通过对音频信号增强数据中音频信号的频谱进一步分析和处理，提取音频信号的频域特征，最终得到音频信号频谱特征。
步骤S24：利用时域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号时序特征；
本发明实施例通过使用时域特征分析技术利用时域滤波、自相关分析、时域包络提取等方法对音频信号增强数据进行进一步分析和处理，提取音频信号的时序特征，最终得到音频信号时序特征。
步骤S25：利用数据整合技术对音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行整合处理，得到音频信号时频域特征。
本发明实施例通过使用数据整合技术对音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行特征融合处理，获得更全面、综合的音频信号特征表示，最终得到音频信号时频域特征。
本发明通过使用合适的信号增强算法对经过降噪处理后的音频信号降噪数据进行进一步信号增强处理，以提高音频信号的质量、清晰度和可听性，通过增强音频信号的强度，改善信噪比，使得更容易及时发现音频信号中潜在的噪声和干扰成分，从而为后续的信号特征分析和音频处理过程提供更加清晰饱满的数据基础来源。然后，通过使用由频域特征分析技术和时域特征分析技术组成的信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中频域特征分析技术通过应用傅里叶变换来获取音频信号的频谱信息，通过对音频信号增强数据中音频信号的频谱信息进一步处理和分析，能够进一步了解音频信号的频谱频率分布情况。而时域特征分析技术通过使用时域滤波、自相关分析、包络提取等方法对经过信号增强处理后的音频信号进行进一步处理和分析，获取关于音频信号的时域信息，能够进一步了解音频信号的时序变化情况。通过信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，能够进一步获取音频信号的结构、频率分布、时序特征等信息，以提升音频信号的质量、清晰度和可听性。然后，通过使用数据整合技术对分析得到的音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行整合处理，能够获得更全面、综合的音频信号特征表示，为后续的音频处理和分析任务提供更丰富、更有益的数据基础。
优选地，步骤S21中的信号增强算法的函数公式具体为：
；
式中，为第/>个音频信号降噪数据进行信号增强处理后的音频信号增强数据，为音频信号降噪数据中待增强处理的数量，/>为积分区域路径，/>为增强加权滤波器的数量，/>为增强加权滤波器的加权参数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数调整参数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数调整参数，/>为虚数单位，/>为信号增强传递函数，/>为增强加权滤波器组合函数，/>为音频信号增强数据的修正值。
本发明构建了一个信号增强算法的函数公式，用于对音频信号降噪数据进行信号增强处理，该信号增强算法通过选择合适的增强加权滤波器和相应的加权函数调整参数，并针对每个增强加权滤波器的加权参数设置合适的余弦加权函数、正弦加权函数、信号增强传递函数以及增强加权滤波器组合函数对音频信号降噪数据进行积分计算，对所有增强加权滤波器的输出进行增强加权处理，以获得理想的音频信号增强效果，从而提高音频信号质量和增强有用信息。该算法函数公式充分考虑了音频信号降噪数据中待增强处理的数量，积分区域路径/>，增强加权滤波器的数量/>，增强加权滤波器的加权参数/>，第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数/>，第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数调整参数/>，第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数/>，第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数调整参数/>，虚数单位/>，信号增强传递函数/>，增强加权滤波器组合函数/>，根据第/>个音频信号降噪数据进行信号增强处理后的音频信号增强数据/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对音频信号降噪数据的信号增强处理，同时，通过音频信号增强数据的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高信号增强算法的准确性和鲁棒性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键值挖掘计算，得到音频信号特征关键值；
本发明实施例通过结合调和平滑参数、时间控制权重参数、指数加权参数、频域控制权重参数以及余弦加权参数构造一个合适的关键特征挖掘算法对不同的音频信号时频域特征的重要性进行挖掘计算处理，最终得到音频信号特征关键值。
其中，关键特征挖掘算法的函数公式如下所示：
；
式中，为音频信号特征关键值，/>为音频信号时频域特征中的音频信号时间参数，/>为音频信号时频域特征中的音频信号频域参数，/>为第/>个音频信号时频域特征，/>为音频信号时频域特征的数量，/>为第/>个音频信号时频域特征的调和平滑参数，/>为音频信号时间范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的时间控制权重参数，/>为第个音频信号时频域特征的指数加权参数，/>为时间加权积分指数函数，/>为第/>个音频信号时频域特征的频域控制权重参数，/>为音频信号频域范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的余弦加权参数，/>为频域加权积分余弦函数，/>为音频信号特征关键值的修正值；
本发明构建了一个关键特征挖掘算法的函数公式，用于对音频信号时频域特征进行关键值挖掘计算，该关键特征挖掘算法通过结合调和平滑参数、时间控制权重参数、指数加权参数、频域控制权重参数以及余弦加权参数对不同的音频信号时频域特征的重要性进行挖掘处理，从而灵活地适应不同的音频信号时频域特征的特点。通过综合不同的音频信号时频域特征的计算结果，能够综合考虑时间信息、频域信息和时频域关联性，从而提取出更全面、准确的关键特征。该算法函数公式充分考虑了音频信号时频域特征中的音频信号时间参数，音频信号时频域特征中的音频信号频域参数/>，第/>个音频信号时频域特征，音频信号时频域特征的数量/>，第/>个音频信号时频域特征的调和平滑参数/>，音频信号时间范围积分变量/>，第/>个音频信号时频域特征的时间控制权重参数/>，第/>个音频信号时频域特征的指数加权参数/>，时间加权积分指数函数/>，第/>个音频信号时频域特征的频域控制权重参数/>，音频信号频域范围积分变量/>，第/>个音频信号时频域特征的余弦加权参数/>，频域加权积分余弦函数/>，并对计算得到的音频信号特征关键值进行归一化处理，根据音频信号特征关键值/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对音频信号时频域特征的关键值挖掘计算，同时，通过音频信号特征关键值的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高关键特征挖掘算法的准确性和适用性。
步骤S32：按照从大到小的顺序对音频信号特征关键值进行排序，选取排名靠前的音频信号特征关键值对应的音频信号时频域特征作为关键特征，得到音频信号关键特征；
本发明实施例通过将计算得到的音频信号特征关键值按照从大到小的顺序进行排序，根据排序后的结果，选取排名靠前的音频信号特征关键值对应的音频信号时频域特征作为关键特征，最终得到音频信号关键特征。
步骤S33：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果。
本发明实施例通过使用由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，调整改善音频信号的声音质量、清晰度以及动态范围等信息，最终得到音频信号调整处理结果。
本发明通过使用合适的关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键值的挖掘计算，从而计算得到准确的音频信号特征关键值，该关键特征挖掘算法通过对音频信号的时间参数和频域参数的综合考虑，并对音频信号时频域特征进行加权调节控制处理，通过该算法计算得到的音频信号特征关键值能够反映音频信号的重要性和质量，从而为后续的音频处理过程提供数据保障。然后，按照从大到小的顺序对计算得到的音频信号特征关键值进行排序，通过对音频信号特征关键值的排序，可以确定排名靠前的音频信号时频域特征的重要性较高，所以选择排名靠前的音频信号特征关键值所对应的音频信号时频域特征作为音频信号的关键特征，而这些关键特征具有更大的影响力和代表性，能够更好地描述和表征音频信号的特征。最后，通过使用合适的音频处理技术对提取得到的音频信号关键特征进行音频调整处理，通过应用音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术对音频信号关键特征进行调整和优化，这样能够改善音频信号的声音质量、清晰度、动态范围等方面，使其更加符合用户的需求和音频质量标准。经过音频调整处理后，得到的音频信号的质量和可听性将得到改善，并能够提供更好的听觉体验。
优选地，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，其中音频处理算法技术包括音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术；
本发明实施例通过使用由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，其中音频噪声抑制技术通过使用滤波和抑制技术分析音频信号中潜在滋生的噪声成分，并采取相应的抑制措施。失真校正技术通过使用均衡器、压缩器、修复算法等方法分析音频信号中的失真情况，并采取相应的校正措施。而声场调整技术通过使用声音调整算法和数字信号处理技术对音频信号进行进一步的音频优化处理，对音频信号的声音方向、均衡、混响等参数进行调整处理。
步骤S332：利用音频噪声抑制技术对音频信号关键特征进行滤波噪声抑制处理，得到音频信号噪声抑制结果；
本发明实施例通过应用滤波算法根据音频信号关键特征的噪声特征和频率分析音频信号中潜在的噪声成分，并利用基于谱减法的噪声抑制技术对音频信号中潜在的噪声成分进行抑制处理，得到音频信号噪声抑制结果。
步骤S333：利用失真校正技术对音频信号噪声抑制结果进行音频校正处理，得到音频信号失真校正结果；
本发明实施例根据音频信号噪声抑制结果分析音频信号中的失真类型和程度，通过使用均衡器、压缩器、修复算法等相结合的失真校正技术对分析得到的失真类型进行音频校正处理，最终得到音频信号失真校正结果。
步骤S334：利用声场调整技术对音频信号失真校正结果进行音频优化处理，得到音频信号调整处理结果。
本发明实施例通过使用由声音调整算法和数字信号处理技术组成的声场调整技术对音频信号失真校正结果进行进一步的音频优化处理，根据实际需求和应用场景对音频信号失真校正结果进行混响控制、空间定位、声像增强等调整处理，最终得到音频信号调整处理结果。
本发明通过使用由音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术组成的音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，以改善音频信号的质量和可听性。其中音频噪声抑制技术通过使用滤波和抑制技术对音频信号关键特征进行滤波噪声抑制处理，能够抑制音频信号中潜在滋生的噪声成分，以降低噪声对音频信号的影响，进一步提升音频的质量、清晰度和可听性。失真校正技术通过针对经过噪声抑制处理后的音频信号采用均衡器、压缩器、修复算法等方法进行音频校正处理，音频信号失真可能由音频源设备、传输过程或其他因素引起的，通过使用失真校正技术以修正音频信号中的失真，并还原原始音频的特性，能够提高音频的准确性和保真度。而声场调整技术通过使用声音调整算法和数字信号处理技术对音频信号失真校正结果进行进一步的音频优化处理，该声场调整技术能够根据实际需求和应用场景调整音频信号的声音方向、均衡、混响等参数，以改善音频在特定环境中的传播效果和听感体验，使得更符合用户的需求和期望，为后续的监测评估处理过程提供了数据基础保障。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；
本发明实施例通过使用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，通过设置监测规则或指标实时监测获取关于音频质量、清晰度和声音特性等方面的调整结果信息，最终得到音频信号调整监测结果。
步骤S42：基于音频信号调整监测结果制定相应的自适应调整方案进行备案处理；
本发明实施例通过仔细分析音频信号调整监测结果，了解音频信号调整监测结果的优点和不足之处，通过分析得到的反馈信息制定相应的自适应调整方案并记录下来，以备后续参考和实施。
步骤S43：利用音频信号评估技术对自适应调整方案进行效果评估处理，得到音频信号评估结果。
本发明实施例通过使用由主观评估和客观评估方法组成的音频信号评估技术对制定的自适应调整方案进行效果评估处理，通过评估调整处理后音频信号的音质、清晰度、失真、动态范围等方面的指标，反映自适应调整方案是否达到了预期的效果，最终得到音频信号评估结果。
本发明通过使用自适应监测技术对经过调整处理后的音频信号调整处理结果进行监测处理，通过监测获取关于音频质量、清晰度和声音特性等方面的信息，为后续的自适应调整评估处理提供依据。然后，根据音频信号调整监测结果提供的反馈信息制定相应的自适应调整方案，可以确定针对相应的音频信号做进一步调整需求，并将制定的自适应调整方案进行记录和备案，以供出现类似的音频信号处理需求能够及时进行调整处理，可以大大减少重复处理工作，为后续的效果评估处理提供基础保障。最后，通过使用主观或客观的音频信号评估方法对自适应调整方案进行效果评估处理，通过评估处理过程反映自适应调整方案是否达到了预期的效果，以及是否满足音频处理的要求，得到的评估结果可以用于进一步优化调整方案或作为决策依据，以提高音频信号的质量和性能。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，得到优质音频信号；
本发明实施例根据评估得到的音频信号评估结果输出调整处理后的音频信号，最终得到优质音频信号。
利用无线传输技术将优质音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
本发明实施例根据具体播放需求和环境条件选择合适的无线传输技术，例如蓝牙、Wi-Fi、红外线等技术，并对音频源设备进行必要的连接配置，以准备接收无线传输的优质音频信号，将处理后的优质音频信号通过选择的无线传输技术传输到音频源设备，音频源设备接收到传输的优质音频信号后根据相应的音频信号播放策略执行音频播放操作。
本发明通过根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，确保输出的音频信号具备高质量、清晰度和良好的音频特性，为后续的传输和播放策略提供了基础音频信号来源。然后，通过使用包括蓝牙、Wi-Fi、红外线等无线传输技术将经过处理后的优质音频信号传输至音频源设备，根据具体的场景和需求实现高质量且出色的音频信号播放体验。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，包括：
步骤S11：通过对音频源设备进行数据采集处理，得到音频信号数据；
步骤S12：对音频信号数据进行数据预处理，得到音频信号待降噪数据；
步骤S13，包括：
步骤S131：利用音频降噪算法对音频信号待降噪数据进行噪声值计算，得到音频信号噪声值；
其中，音频降噪算法的函数公式如下所示：
；
；
式中，为音频信号噪声值，/>为音频信号待降噪数据的噪声频域采样时间，/>为噪声方差，/>为噪声频域采样初始时间，/>为噪声频域采样终止时间，/>为音频信号待降噪数据的噪声频率，/>为积分时间变量，/>为音频信号待降噪数据的频域幅度谱函数，/>为频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为音频信号待降噪数据的噪声信号频域幅度谱函数，/>为噪声信号频域幅度谱函数的频率控制参数，/>为噪声截止频率，/>为频率带宽限制参数，/>为音频信号待降噪数据输入的音频信号，/>为输入音频信号的频率响应函数，/>为输入音频信号的傅里叶变换函数，/>为输入音频信号的调和平滑参数，/>为指数函数，/>为输入音频信号的频域平衡参数，/>为输入音频信号的时域平衡参数，/>为音频信号噪声值的修正值；
步骤S132：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值大于或等于预设的音频信号噪声阈值时，则剔除该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据，得到音频信号降噪数据；
步骤S133：根据预设的音频信号噪声阈值对音频信号噪声值进行判断，当音频信号噪声值小于预设的音频信号噪声阈值时，则直接将该音频信号噪声值对应的音频信号待降噪数据定义为音频信号降噪数据；
步骤S2：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；并利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，得到音频信号时频域特征；
步骤S3：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键特征提取处理，得到音频信号关键特征；利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果；
步骤S4：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；并利用音频信号评估技术对音频信号调整监测结果进行效果评估处理，得到音频信号评估结果；
步骤S5：根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，利用无线传输技术将处理后的音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
2.根据权利要求1所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：利用信号增强算法对音频信号降噪数据进行信号增强处理，得到音频信号增强数据；
步骤S22：利用信号特征分析技术对音频信号增强数据进行时频域特征分析，其中信号特征分析技术包括频域特征分析技术和时域特征分析技术；
步骤S23：利用频域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号频谱特征；
步骤S24：利用时域特征分析技术对音频信号增强数据进行信号分析处理，得到音频信号时序特征；
步骤S25：利用数据整合技术对音频信号频谱特征和音频信号时序特征进行整合处理，得到音频信号时频域特征。
3.根据权利要求2所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S21中的信号增强算法的函数公式具体为：
；
式中，为第/>个音频信号降噪数据进行信号增强处理后的音频信号增强数据，/>为音频信号降噪数据中待增强处理的数量，/>为积分区域路径，/>为增强加权滤波器的数量，/>为增强加权滤波器的加权参数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的余弦加权函数调整参数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数，/>为第/>个增强加权滤波器的正弦加权函数调整参数，/>为虚数单位，/>为信号增强传递函数，/>为增强加权滤波器组合函数，/>为音频信号增强数据的修正值。
4.根据权利要求1所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：利用关键特征挖掘算法对音频信号时频域特征进行关键值挖掘计算，得到音频信号特征关键值；
其中，关键特征挖掘算法的函数公式如下所示：
；
式中，为音频信号特征关键值，/>为音频信号时频域特征中的音频信号时间参数，/>为音频信号时频域特征中的音频信号频域参数，/>为第/>个音频信号时频域特征，/>为音频信号时频域特征的数量，/>为第/>个音频信号时频域特征的调和平滑参数，/>为音频信号时间范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的时间控制权重参数，/>为第个音频信号时频域特征的指数加权参数，/>为时间加权积分指数函数，/>为第/>个音频信号时频域特征的频域控制权重参数，/>为音频信号频域范围积分变量，/>为第/>个音频信号时频域特征的余弦加权参数，/>为频域加权积分余弦函数，/>为音频信号特征关键值的修正值；
步骤S32：按照从大到小的顺序对音频信号特征关键值进行排序，选取排名靠前的音频信号特征关键值对应的音频信号时频域特征作为关键特征，得到音频信号关键特征；
步骤S33：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，得到音频信号调整处理结果。
5.根据权利要求4所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：利用音频处理技术对音频信号关键特征进行音频调整处理，其中音频处理算法技术包括音频噪声抑制技术、失真校正技术和声场调整技术；
步骤S332：利用音频噪声抑制技术对音频信号关键特征进行滤波噪声抑制处理，得到音频信号噪声抑制结果；
步骤S333：利用失真校正技术对音频信号噪声抑制结果进行音频校正处理，得到音频信号失真校正结果；
步骤S334：利用声场调整技术对音频信号失真校正结果进行音频优化处理，得到音频信号调整处理结果。
6.根据权利要求1所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：利用自适应监测技术对音频信号调整处理结果进行监测处理，得到音频信号调整监测结果；
步骤S42：基于音频信号调整监测结果制定相应的自适应调整方案进行备案处理；
步骤S43：利用音频信号评估技术对自适应调整方案进行效果评估处理，得到音频信号评估结果。
7.根据权利要求1所述的基于信号增强的音频处理方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
根据音频信号评估结果输出处理后的音频信号，得到优质音频信号；
利用无线传输技术将优质音频信号传输至音频源设备以执行相应的音频信号播放策略。
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