技術(shù)特征：

1.一種雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，將與個頻點一一對應(yīng)的個幅值分別編碼為紅綠藍(lán)rgb三通道顏色值，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，所述cnn采用resnet50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、mobile-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或vgg16?網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，在根據(jù)所述估計噪聲幀，使用譜減法對所述降噪目標(biāo)幀進(jìn)行降噪處理，得到降噪結(jié)果幀之前，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，在根據(jù)所述估計噪聲幀，使用譜減法對所述降噪目標(biāo)幀進(jìn)行降噪處理，得到降噪結(jié)果幀之前，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，在根據(jù)所述估計噪聲幀，使用譜減法對所述降噪目標(biāo)幀進(jìn)行降噪處理，得到降噪結(jié)果幀之前，所述方法還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雙麥語音信號降噪方法，其特征在于，在得到所述第一分類結(jié)果中的第一置信度和所述第二分類結(jié)果中的第二置信度分別與預(yù)設(shè)置信度閾值的比較結(jié)果之后，所述方法還包括：

8.一種雙麥語音信號降噪裝置，其特征在于，包括有語音信號接收模塊、傅立葉變換處理模塊、頻點幅值編碼模塊、待識別圖像繪制模塊、噪聲幀分類模塊、音頻幀確定模塊和譜減降噪處理模塊；

9.一種雙麥語音信號降噪芯片，其特征在于，包括有依次通信連接的存儲器、處理器和收發(fā)器，其中，所述存儲器用于存儲計算機(jī)程序，所述收發(fā)器用于收發(fā)語音信號，所述處理器用于讀取所述計算機(jī)程序，執(zhí)行如權(quán)利要求1～7中任意一項所述的雙麥語音信號降噪方法。

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于,所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有指令，當(dāng)所述指令在計算機(jī)上運行時，執(zhí)行如權(quán)利要求1～7中任意一項所述的雙麥語音信號降噪方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種雙麥語音信號降噪方法、裝置、芯片及存儲介質(zhì)，涉及語音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法是先根據(jù)由雙麥克風(fēng)同期采集的兩音頻幀，通過快速傅立葉變換、頻點幅值編碼和繪圖處理，得到包含有頻譜特征信息的兩待識別圖像，然后將兩待識別圖像輸入基于CNN和噪聲音頻幀來完成預(yù)訓(xùn)練的噪聲幀分類模型，得到兩噪聲幀分類結(jié)果，再然后根據(jù)兩噪聲幀分類結(jié)果中的兩置信度與預(yù)設(shè)置信度閾值的比較結(jié)果，確定與所述兩音頻幀的采集時期對應(yīng)的估計噪聲幀和降噪目標(biāo)幀，如此可在任何使用場合都能準(zhǔn)確鎖定降噪目標(biāo)及對應(yīng)的估計噪聲，進(jìn)而可通過在降噪目標(biāo)中準(zhǔn)確消去估計噪聲，實現(xiàn)全場景有效進(jìn)行雙麥語音信號降噪的目的，提升語音增強(qiáng)魯棒性。

技術(shù)研發(fā)人員：劉屹
受保護(hù)的技術(shù)使用者：海智合芯科技（深圳）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21