语音降噪方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

技术特征：
1.一种语音降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取带噪语音信号；获取所述带噪语音信号的功率谱，得到第一功率谱；获取所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率；根据所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率，确定疑似噪声，对第一功率谱中所述疑似噪声所对应的频点进行时频平滑，得到第二功率谱；获取所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率；根据所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率，获取第二功率谱中每个频点的平滑因子；根据所述第二功率谱中每个频点的平滑因子确定第一功率谱中每个频点的噪声估计值；根据所述第一功率谱中每个频点的噪声估计值，对所述带噪语音信号中对应频点进行噪声滤除。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取带噪语音信号之前，所述方法还包括：对采集到的声源数据进行数字化处理，得到带噪语音信号；所述获取所述带噪语音信号的功率谱，得到第一功率谱，包括：对所述带噪语音信号进行频域变换，得到所述带噪语音信号的频域信号，根据所述带噪语音信号的频域信号得到带噪语音信号对应的第一功率谱。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率，包括：对所述第一功率谱进行分帧处理，其中，每一帧包含多个频点；对所述第一功率谱中每个频点进行平滑处理；对平滑处理后的第一功率谱从第一帧开始至最后一帧逐帧进行最小值跟踪得到第一功率谱的最小值；将所述第一功率谱的最小值与第一阈值对比得到第一对比结果；分别将所述第一功率谱中每个频点的瞬时功率与第二阈值进行对比得到每个频点对应的第二对比结果；根据所述第一对比结果、每个频点对应的第二对比结果，确定所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率，确定疑似噪声，对所述疑似噪声所对应的频点进行时频平滑，得到第二功率谱，包括：将语音存在概率为第一预设值的频点判定为存在语音信号；将语音存在概率为第二预设值的频点判定为不存在语音信号；将所述第一功率谱中语音存在概率为第二预设值的频点所对应的语音作为疑似噪声，对所述疑似噪声所对应的频点进行时频平滑，以得到第二功率谱。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率，包括：
对所述第二功率谱从第一帧开始至最后一帧逐帧进行最小值跟踪得到第二功率谱的最小值；将所述第二功率谱的最小值与第三阈值对比得到第三对比结果；分别将所述第二功率谱中每个频点的瞬时功率与第四阈值进行对比得到每个频点对应的第四对比结果；根据所述第三对比结果、每个频点对应的第四对比结果，确定所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对平滑处理后的第一功率谱从第一帧开始至最后一帧逐帧进行最小值跟踪得到第一功率谱的最小值，包括：获取平滑处理后的第一功率谱中每一帧的最小功率谱值；其中，所述第一功率谱中第一帧的最小值为第一帧对应的最小功率谱值；将第一功率谱中的第二帧作为当前帧，第一帧作为第二帧的上一帧；将当前帧的最小功率谱值与上一帧的最小值进行对比；当当前帧的最小功率谱值小于上一帧的最小值，则将上一帧的最小值作为当前帧的最小值；当当前帧的最小功率谱值大于等于上一帧的最小值，则将当前帧的最小功率谱值与上一帧的功率最小值进行加权平均，将加权平均的结果作为当前帧的最小值；将所述第一功率谱中当前帧的下一帧作为当前帧，执行所述将当前帧的最小功率谱值与上一帧的最小值进行对比，直至通过逐帧进行最小值跟踪得到最后一帧的最小值，将最后一帧的最小值作为第一功率谱对应的最小值。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第二功率谱从第一帧开始至最后一帧逐帧进行最小值跟踪得到第二功率谱的最小值，包括：获取第二功率谱中每一帧的最小功率谱值；其中，所述第二功率谱中第一帧的最小值为第一帧对应的最小功率谱值；将第二功率谱中的第二帧作为当前帧，第一帧作为第二帧的上一帧；将当前帧的最小功率谱值与上一帧的最小值进行对比；当当前帧的最小功率谱值小于上一帧的最小值，则将上一帧的最小值作为当前帧的最小值；当当前帧的最小功率谱值大于等于上一帧的最小值，则将当前帧的最小功率谱值与上一帧的功率最小值进行加权平均，将加权平均的结果作为当前帧的最小值；将所述第二功率谱中当前帧的下一帧作为当前帧，执行所述将当前帧的最小功率谱值与上一帧的最小值进行对比，直至通过逐帧进行最小值跟踪得到最后一帧的最小值，将最后一帧的最小值作为第二功率谱对应的最小值。8.一种语音降噪装置，其特征在于，所述装置包括：语音获取模块，用于获取带噪语音信号；转换模块，用于获取所述带噪语音信号的功率谱，得到第一功率谱；第一迭代模块，用于获取所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率；平滑模块，用于根据所述第一功率谱中每个频点的语音存在概率，确定疑似噪声，对所述疑似噪声所对应的频点进行时频平滑，得到第二功率谱；
第二迭代模块，用于获取所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率；计算模块，用于根据所述第二功率谱中每个频点的语音存在概率，获取第二功率谱中每个频点的平滑因子；噪声估计模块，用于根据所述第二功率谱中每个频点的平滑因子确定第一功率谱中每个频点的噪声估计值；噪声滤除模块，用于根据所述第一功率谱中每个频点的噪声估计值，对所述带噪语音信号中对应频点进行噪声滤除。9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时执行如权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种语音降噪方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：获取带噪语音信号的功率谱，得到第一功率谱；获取第一功率谱中每个频点的语音存在概率；根据第一功率谱中每个频点的语音存在概率，确定疑似噪声，对疑似噪声所对应的频点进行时频平滑，得到第二功率谱；获取第二功率谱中每个频点的语音存在概率；根据第二功率谱中每个频点的语音存在概率，获取第二功率谱中每个频点的平滑因子；根据每个频点的平滑因子确定每个频点的噪声估计值；根据每个频点的噪声估计值，对带噪语音信号中对应频点进行噪声滤除。通过本申请实现了准确、快速地估计噪声并进行滤除，降噪效果显著提高，且降低了去噪的复杂度，提高了降噪效率。效率。效率。


技术研发人员：祝榕 陈彦宇 马雅奇 叶盛世 张洋
受保护的技术使用者：珠海联云科技有限公司
技术研发日：2020.03.31
技术公布日：2021/10/7