基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法、设备和介质与流程

本申请涉及音频处理，特别是涉及到一种基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法、设备和介质。

背景技术：

1、在音频处理技术相关的技术领域中，传统波束成形基于双麦克风的理论几何导向矢量形成空间指向性，深度学习（neural network，nn）通过神经网络提取空间域和频域特征进行非线性映射，传统盲相干-扩散能量比（coherence-to-diffuse ratio，cdr）估计通过计算双麦克风采集的音频信号之间的复数空间相干性并结合理想的球形扩散声场理论公式来计算降噪增益。

2、智能眼镜的双麦克风贴装于镜腿侧面，佩戴者头部作为声学障碍物对声波产生衍射效应，同时硬件制造公差和麦克风朝向偏差导致实际声场呈现非对称性。传统波束成形因对硬件公差敏感，理论几何导向矢量与实际声学传递路径之间的偏差导致低频白噪声急剧放大，深度学习因参数量庞大而在端侧低功耗芯片上面临算力瓶颈和系统延迟。实际声场与理想扩散声场之间的结构差异使得理论公式无法准确描述真实环境中的空间相干性特性，将其代入cdr估计方程后，根号内计算值为负数，导致算法无法输出有效的降噪增益而崩溃。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法、设备和介质，旨在解决在非对称声场条件下传统盲cdr估计失效的技术问题。

2、为了实现上述发明目的，本发明第一方面提出一种基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法，包括：预先设置目标空间轨迹模板以及经验相干模板，所述目标空间轨迹模板用于表征通道间相位差特征随频率的变化轨迹，所述经验相干模板用于表征扩散声场的相干性特征；获取目标音频信号的当前帧信号；根据所述目标音频信号的当前帧信号，提取空间方向特征和空间相干性特征；根据所述空间方向特征与所述目标空间轨迹模板计算第一增益；根据所述空间相干性特征与所述经验相干模板计算第二增益；融合所述第一增益和所述第二增益，对所述目标音频信号的当前帧信号进行降噪处理，输出降噪后的信号。

3、进一步地，所述预先设置目标空间轨迹模板包括：获取目标声源在目标方向上的历史信号；对所述历史信号进行时频变换，得到所述历史信号在各频点上的时频域表征；根据所述时频域表征，计算所述历史信号的各帧在各频点上的通道间相位差的正弦特征值；根据各帧在各频点上的所述通道间相位差的正弦特征值，构建二维统计分布；沿频率轴，在各频点上提取所述二维统计分布的统计中心值；将各频点的所述统计中心值按频率顺序组合，得到所述目标空间轨迹模板。

4、进一步地，所述预先设置经验相干模板包括：获取环境噪声场景下的双麦克风历史信号；计算所述双麦克风历史信号的自功率谱和互功率谱；根据所述双麦克风历史信号的自功率谱和所述互功率谱，计算第一复数空间相干性；提取所述第一复数空间相干性的实部，作为所述经验相干模板。

5、进一步地，所述获取目标音频信号的当前帧信号包括：以预设帧长对双麦克风输入的时域信号进行分帧；采用加权交叠相加法及平方根汉宁窗，通过傅里叶变换将各帧时域信号转换为复数频域信号，得到所述目标音频信号的当前帧信号。

6、进一步地，所述根据所述目标音频信号的当前帧信号，提取空间方向特征和空间相干性特征包括：采用指数移动平均算法，结合历史帧的功率谱状态，对所述当前帧信号的自功率谱和互功率谱进行平滑更新；根据平滑更新后的所述自功率谱和所述互功率谱，计算所述当前帧信号的通道间相位差的正弦特征值作为所述空间方向特征；根据平滑更新后的所述自功率谱和所述互功率谱，计算所述当前帧信号的第二复数空间相干性作为所述空间相干性特征。

7、进一步地，所述根据所述空间方向特征与所述目标空间轨迹模板计算第一增益包括：计算所述空间方向特征与所述目标空间轨迹模板在各频点上的绝对误差距离；根据所述绝对误差距离，采用指数衰减函数将所述绝对误差距离映射为第一增益，所述第一增益随所述绝对误差距离增大而减小。

8、进一步地，所述根据所述空间相干性特征与所述经验相干模板计算第二增益包括：获取所述空间相干性特征的实部以及所述空间相干性特征的幅值平方；根据所述空间相干性特征的实部、所述空间相干性特征的幅值平方以及所述经验相干模板，计算相干扩散能量比；根据所述相干扩散能量比，采用维纳滤波公式将所述相干扩散能量比映射为第二增益，所述第二增益随所述相干扩散能量比增大而增大。

9、进一步地，所述融合所述第一增益和所述第二增益，对所述目标音频信号的当前帧信号进行降噪处理，输出降噪后的信号包括：将所述第一增益和所述第二增益在频域的各个频点上相乘，得到目标掩码增益；将所述目标音频信号的当前帧信号的幅度谱进行平均，并从所述目标音频信号的当前帧信号中提取预设参考通道的相位谱，根据平均后的所述幅度谱和所述预设参考通道的相位谱合成基底复数频谱；将所述目标掩码增益在所述各个频点上乘以所述基底复数频谱，得到降噪后的频域信号；对所述降噪后的频域信号进行逆傅里叶变换及加权交叠相加合成，输出时域降噪信号。

10、本发明第二方面提出一种双麦克风定向降噪设备，包括：麦克风，用于采集目标音频信号；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现上述基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法的步骤。

11、第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法的步骤。

12、本申请提供的基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法，通过预先设置目标空间轨迹模板以及经验相干模板，所述目标空间轨迹模板由实际佩戴者的历史信号提取得到，用以替代依赖硬件精度的理论导向矢量，麦克风位置误差和佩戴偏移被吸收于所述目标空间轨迹模板中，所述经验相干模板为环境噪声场景下的复数空间相干性的实部，用以替代基于理想球形扩散声场假设的理论公式，真实环境中的空间相干性特性被保留于所述经验相干模板中。

13、在此基础上，根据所述目标音频信号的当前帧信号提取空间方向特征和空间相干性特征，将空间方向特征与所述目标空间轨迹模板比对得到第一增益，将空间相干性特征与所述经验相干模板比对得到第二增益，融合所述第一增益和所述第二增益对所述当前帧信号进行降噪处理，使降噪过程需要同时满足方向匹配和相干性匹配两个条件，方向匹配确保声源来自目标方向，相干性匹配确保声源具有近场纯净语音的高相干性特征，进而从方向和距离两个维度共同筛选出佩戴者语音。

1.一种基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述预先设置目标空间轨迹模板包括：

3.根据权利要求1所述的方法，所述预先设置经验相干模板包括：

4.根据权利要求1所述的方法，所述获取目标音频信号的当前帧信号包括：

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述目标音频信号的当前帧信号，提取空间方向特征和空间相干性特征包括：

6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述空间方向特征与所述目标空间轨迹模板计算第一增益包括：

7.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述空间相干性特征与所述经验相干模板计算第二增益包括：

8.根据权利要求1所述的方法，所述融合所述第一增益和所述第二增益，对所述目标音频信号的当前帧信号进行降噪处理，输出降噪后的信号包括：

9.一种双麦克风定向降噪设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于经验相干模板的双麦克风定向降噪方法的步骤。