降噪模型的选择方法、存储介质以及电子设备与流程

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及降噪模型的选择方法、存储介质、第一电子设备以及音频处理设备。

背景技术：

1、随着语音识别(speech?recognition)技术的不断发展，越来越多具有语音识别功能的程序、软件等被开发出来，并被应用到各种各样的电子设备上。例如，绝大多数手机上都装载有具有语音识别功能的语音助手。但如果手机采集到的环境音频是包含人声音频以及噪声音频的混合音频，则噪声音频的存在往往会影响到语音识别结果的精准度，这样，就会导致语音识别错误或失败。

2、因此，如何降低环境音频中噪声音频的影响还有待进一步研究。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了降噪模型的选择方法、存储介质、第一电子设备以及音频处理设备，以解决上述一个或多个技术问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种降噪模型的选择方法，包括：

3、在确定音频采集装置采集到混合音频的情况下，调用多个降噪模型分别对混合音频进行降噪处理，得到对应的人声音频计算结果；混合音频中包含人声音频以及噪声音频；

4、基于人声音频计算结果，计算多个降噪模型分别对应的信噪比；

5、利用信噪比，在多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型。

6、第二方面，本申请实施例提供了计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中提供的降噪模型的选择方法。

7、第三方面，本申请实施例提供了一种第一电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现本申请实施例中提供的降噪模型的选择。

8、第四方面，本申请实施例提供了另一种第一电子设备，包括：音频采集装置、处理器和收发器；

9、音频采集装置，用于采集环境音频；

10、处理器，用于在确定环境音频为混合音频的情况下，控制收发器向音频处理设备发送混合音频；混合音频中包含人声音频；

11、收发器，用于向音频处理设备发送混合音频；接收音频处理设备反馈的目标降噪模型。

12、第五方面，本申请实施例提供了一种第二电子设备，包括：处理器和收发器；

13、收发器，用于接收第一电子设备发送的混合音频；

14、处理器，用于调用多个降噪模型分别对混合音频进行降噪处理，得到对应的人声音频计算结果；基于人声音频计算结果，计算多个降噪模型分别对应的信噪比；利用信噪比，在多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型；混合音频中包含人声音频；

15、收发器，还用于向第一电子设备发送目标降噪模型。

16、第六方面，本申请实施例提供了又第一电子设备，包括：音频采集装置、处理器和收发器；

17、音频采集装置用于采集环境音频；

18、处理器，用于在确定环境音频为混合音频的情况下，控制收发器向音频处理设备发送混合音频；混合音频中包含人声音频；

19、收发器，用于向音频处理设备发送混合音频；接收音频处理设备反馈的多个降噪模型分别对应的信噪比；

20、处理器，还用于利用信噪比，在多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型。

21、第七方面，本申请实施例提供了一种第二电子设备，包括：处理器和收发器；

22、收发器，用于接收第一电子设备采集到的混合音频；

23、处理器，用于调用多个降噪模型分别对混合音频进行降噪处理，得到对应的人声音频计算结果；基于人声音频计算结果，计算多个降噪模型分别对应的信噪比；混合音频中包含人声音频；

24、收发器，还用于向第一电子设备发送多个降噪模型分别对应的信噪比。

25、与现有技术相比，本申请具有如下优点：

26、本申请的技术方案，在调用多个降噪模型分别对混合音频进行降噪处理，得到对应的人声音频计算结果之后，会进一步计算多个降噪模型分别对应的信噪比，并利用信噪比，在多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型。由于目标降噪模型是利用多个降噪模型分别对应的信噪比筛选出来的，因此，目标降噪模型对音频采集装置采集到的环境音频一般会有较好、甚至最好的降噪效果。

27、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

技术特征：

1.一种降噪模型的选择方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述音频采集装置采集到所述混合音频通过如下步骤确定：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述音频采集装置采集到的环境音频进行人声检测包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述音频采集装置采集到的环境音频进行人声检测包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述人声音频计算结果，计算所述多个降噪模型分别对应的信噪比，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述信噪比，在所述多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述调用多个降噪模型分别对所述混合音频进行降噪处理之前，还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个降噪模型包括以下降噪模型中的至少两个：

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

11.一种第一电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

12.一种第一电子设备，包括：音频采集装置、处理器和收发器；

13.根据权利要求12所述的第一电子设备，其中，所述处理器还用于对所述环境音频进行人声检测；在检测到所述环境音频中存在包含人声的多个连续音频片段时，确定所述环境音频为所述混合音频；所述混合音频包括所述包含人声的多个连续音频片段；各音频片段对应指定时长。

14.根据权利要求13所述的第一电子设备，其中，所述处理器具体用于获取所述环境音频中的音频片段在指定音频频率范围内的第一音频功率；在所述第一音频功率达到设定功率阈值时，确定所述音频片段中包含人声。

15.根据权利要求13所述的第一电子设备，其中，所述处理器具体用于将所述环境音频中的音频片段输入至已训练的人声检测网络模型中，获取所述人声检测网络模型输出的人声检测结果；所述人声检测结果包括所述音频片段中包含人声，或者所述音频片段中不包含人声。

16.根据权利要求12所述的第一电子设备，其中，所述处理器还用于在所述环境音频中，将处于所述混合音频之前的任意不包含人声的多个连续音频片段确定为样本噪声音频；所述样本噪声音频用于结合人声音频计算结果计算信噪比，和/或，用于结合所述混合音频计算所述人声音频计算结果。

17.根据权利要求12所述的第一电子设备，其中，所述处理器还用于在所述控制所述收发器向音频处理设备发送所述混合音频之前，确定满足设定的降噪模型筛选条件；所述降噪模型筛选条件包括如下条件中的至少一种：

18.一种音频处理设备，包括：处理器和收发器；

19.根据权利要求18所述的音频处理设备，其中，所述处理器具体用于计算所述人声音频计算结果和所述混合音频分别对应的音频功率；依据所述人声音频计算结果和所述混合音频分别对应的音频功率，计算得到所述信噪比。

20.根据权利要求18所述的音频处理设备，其中，所述处理器具体用于在所述多个降噪模型中，筛选出所述信噪比最大的降噪模型作为所述目标降噪模型，或者，筛选出所述信噪比大于设定信噪比阈值的任一降噪模型作为所述目标降噪模型。

21.根据权利要求18所述的音频处理设备，其中，所述多个降噪模型包括以下降噪模型中的至少两个：

22.一种第一电子设备，包括：音频采集装置、处理器和收发器；

23.一种音频处理设备，包括：处理器和收发器；

技术总结
本申请提供了降噪模型的选择方法、存储介质、第一电子设备以及音频处理设备。该方法包括：在确定音频采集装置采集到混合音频的情况下，调用多个降噪模型分别对所述混合音频进行降噪处理，得到对应的人声音频计算结果；所述混合音频中包含人声音频；基于所述人声音频计算结果，计算所述多个降噪模型分别对应的信噪比；利用所述信噪比，在所述多个降噪模型中，筛选出目标降噪模型。本申请的方案，由于目标降噪模型是利用多个降噪模型分别对应的信噪比筛选出来的，因此，目标降噪模型对音频采集装置采集到的环境音频一般会有较好、甚至最好的降噪效果。

技术研发人员：李林峰
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技术研发日：
技术公布日：2024/4/24