一种可实现降噪的设备及其降噪方法和装置与流程

本申请涉及声音处理技术领域，尤其涉及一种可实现降噪的设备及其降噪方法和装置。

背景技术：

随着人工智能技术的发展，越来越多的智能语音设备出现在人们的生活中。为了保证对语音识别的准确性、提高设备的智能性，智能设备需要对接收到的语音进行降噪处理。然而，现有的智能设备在进行降噪处理时，通常采取单通道降噪方式对设备外部的环境噪声进行消除，降噪效果不佳。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供了一种可实现降噪的设备及其降噪方法和装置，能够解决现有技术中单通道降噪方式的降噪效果不佳的问题。

本申请实施例第一方面提供了一种可实现降噪的设备，包括：第一声音获取模块、第二声音获取模块、壳体和噪声处理模块；

所述第一声音获取模块设置在所述壳体的内部，所述第一声音获取模块与所述设备的外部隔音；所述第一声音获取模块，用于获取所述设备内部的内部噪声信号，并将所述内部噪声信号发送至所述噪声处理模块；

所述第二声音获取模块，用于获取所述设备外部的声音输入信号，并将所述声音输入信号发送至所述噪声处理模块；还用于获取所述设备外部的外部噪声信号，并将所述外部噪声信号发送至所述噪声处理模块；

所述噪声处理模块，用于根据所述外部噪声信号和所述内部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

可选的，所述噪声处理模块，包括：外部噪声处理子模块和内部噪声处理子模块；

所述外部噪声处理子模块，用于根据所述外部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号；

所述内部噪声处理子模块，用于根据所述内部噪声信号，对所述外部目标声音信号进行降噪处理，得到所述目标声音信号。

可选的，所述壳体隔音。

可选的，所述第二声音获取模块，具体用于接收外部输入的初始声音信号，并对所述初始声音信号进行降噪处理，得到所述声音输入信号。

可选的，所述降噪处理利用固定波束形式进行处理。

本申请实施例第二方面提供了一种降噪方法，应用于上述第一方面提供的可实现降噪的设备中的任意一种，所述方法包括：

获取声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号；

根据所述外部噪声信号和所述内部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

可选的，所述根据所述外部噪声信号和所述内部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号，具体包括：

根据所述外部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号；

根据所述内部噪声信号，对所述外部目标声音信号进行降噪处理，得到所述目标声音信号。

可选的，所述降噪处理利用固定波束形式进行处理。

本申请实施例第三方面提供了一种降噪装置，应用于上述第一方面提供的可实现降噪的设备中的任意一种，所述装置包括：获取单元和处理单元；

所述获取单元，用于获取声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号；

所述处理单元，用于根据所述外部噪声信号和所述内部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

可选的，所述处理单元，包括：第一处理子单元和第二处理子单元；

所述第一处理子单元，用于根据所述外部噪声信号，对所述声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号；

所述第二处理子单元，用于根据所述内部噪声信号，对所述外部目标声音信号进行降噪处理，得到所述目标声音信号。

与现有技术相比，本申请至少具有以下优点：

在本申请实施例中，在设备的壳体内部设置有与设备外部隔音的第一声音获取模块，可利用第一声音获取模块获取设备内部的内部噪声信号，并利用第二声音获取模块获取设备外部的外部噪声信号和声音输入信号，将获取到的声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号发送至噪声处理模块，使得噪声处理模块根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号，避免了设备内部噪声对设备语音识别准确性的影响，提高了降噪处理的效果和设备的智能性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例提供的一种可降噪的设备的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种降噪方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种降噪方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种降噪装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

智能设备在实现语音识别时，一般会对输入的语音进行降噪处理，以保证语音识别的准确性。然而，智能设备目前通常采用单通道降噪处理，仅对设备外部的噪声(如环境噪声)进行消除。本申请的发明人在研究中发现，当智能设备内部噪声较大时，设备内部噪声对语音识别的干扰较大，无法保证语音识别的准确性，导致设备的智能化程度低。

为此，本申请实施例提供了一种可实现降噪的设备及其降噪方法和装置，不仅能够消除设备外部的噪声，还可以利用设备内部设置的第一声音获取模块获取设备内部的内部噪声信号，以消除设备内部的噪声，提高噪声消除的效果和语音识别的准确性，保证设备的高智能化。

基于上述思想，为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。

在本申请实施例的具体应用场景中，可实现降噪的设备具体可以是任意一种可进行语音识别的设备、可语音控制的设备，包括但不限于智能手机、智能音响、智能家居设备(如扫地机器人、空气净化器、空调、风扇等)、智能翻译机等，在此不进行限定。

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种可实现降噪的设备的结构示意图。

本申请实施例提供的可实现降噪的设备，包括：第一声音获取模块110、第二声音获取模块120、壳体130和噪声处理模块140；

第一声音获取模块110，用于获取设备内部的内部噪声信号，并将内部噪声信号发送至噪声处理模块140。

在本申请实施例中，第一声音获取模块110设置在壳体130的内部，且第一声音获取模块110与该可实现降噪的设备的外部隔音，以保证对内部噪声信号获取的精度。可以理解的时，内部噪声信号可以是由该可实现降噪的设备内部的器件的运行噪声等产生于设备内部的噪声。

在实际应用中，为了进一步提高降噪的效果，可以将第一声音获取模块110设置为与该可实现降噪的设备的外部声音高隔离，如将壳体130设置为隔音壳体，或者，在壳体130的内部增设对第一声音获取模块110的隔音机构等，以使第一声音获取模块110仅接收到设备内部的声音信号(即内部噪声信号)。

需要说明的是，第一声音获取模块110可以包括至少一个收音设备(如任意结构的麦克风等)，该至少一个收音设备的在壳体130内部的位置及排列方式可以根据实际情况具体设定，例如第一声音获取模块110可以包括多个以环绕排列设置在设备内部的麦克风，这里不进行限定也不再一一列举。

第二声音获取模块120，用于获取设备外部的声音输入信号，并将声音输入信号发送至噪声处理模块140；还用于获取设备外部的外部噪声信号，并将外部噪声信号发送至噪声处理模块140。

在本申请实施例中，第二声音获取模块120可以设置在该可实现降噪的设备的外部(如壳体130外部或壳体130上)，也可以设置在该可实现降噪的设备的内部，图1仅以第二声音获取模块120设置壳体130外部为例进行示例性说明，这里不进行限定。

与第一声音获取模块110类似，第二声音获取模块120也可以包括一个或多个收音设备(如任意结构的麦克风等)。在实际应用中，可以根据实际情况及需要，对第二声音获取模块120所包括的收音设备在该可实现降噪的设备上的位置及排列方式进行具体设定。例如，第二声音获取模块120可以是外接的麦克风，也可以是设置在壳体130上的麦克风，第二声音获取模块120还可以包括多个以环绕方式排列在壳体130上的麦克风，等等，这里不再一一列举。

需要说明的是，第二声音获取模块120可以接收到来自该可实现降噪的设备外部的声音信号，如用户录入的语音指令(即期望识别的目标声音信号)和外部噪声信号(如环境噪声)等。在本申请实施例中，第二声音获取模块120接收到的声音输入信号不仅包括外部噪声信号，还包括期望识别的目标声音信号，本申请实施例对目标声音信号的形式不进行限定。

还需要说明的是，在具体实施时，第二声音获取模块120和第一声音获取模块110可以并行连接，即第二声音获取模块120的输出端和第一声音获取模块110的输出端分别连接至噪声处理模块140的输入端；第二声音获取模块120和第一声音获取模块110也可以串行连接，即第二声音获取模块120的输出端连接第一声音获取模块110的输入端第一声音获取模块110的输出端连接噪声处理模块140的输入端；或者，第一声音获取模块110的输出端连接第二声音获取模块120的输入端，第二声音获取模块120的输出端连接噪声处理模块140的输入端，这里不进行限定。

在本申请实施例一些可能的实现方式中，为了提高降噪的效果，第二声音获取模块120可以先对接收到的声音信号进行预降噪，则，第二声音获取模块120可以具体用于接收外部输入的初始声音信号，并对初始声音信号进行降噪处理，得到声音输入信号。

可以理解的是，初始声音信号可以为直接接收到的原始声音信号。在实际应用中，可以采用任意一种降噪处理算法对初始声音信号进行降噪，例如该降噪处理可以利用固定波束形式进行。所谓固定波束形成是指波束形成过程中，滤波器权值固定不变。一旦麦克风阵列的几何形状、目标方向确定，其波束模式特性也将确定。该方法具有简单、运算量低的优点。下面将举例对降噪处理的方式进行详细说明，这里先不赘述。

还需要说明的是，第二声音获取模块120可以对得到声音输入信号和外部噪声信号进行并行降噪处理，以提高效率。

噪声处理模块140，用于根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

在本申请实施例中，外部噪声信号可以作为消除设备外部噪声的参考信号，消除设备外部噪声对语音识别的影响；而内部噪声信号可以作为消除设备内部噪声的参考信号，以消除设备内部噪声对语音识别的影响。因此，噪声处理模块140根据获取到的外部噪声信号和内部噪声信号对声音输入信号进行降噪处理，即可得到降噪后的目标声音信号，消除外部噪声和内部噪声的影响，提高语音识别的准确性，保证设备的高智能性。

在实际应用中，噪声处理模块140可以采用任意一种降噪算法进行降噪处理，这里不进行限定。作为一个示例，噪声处理模块140可以利用最小均方(leastmeansquare，lms)自适应滤波器、归一化最小均方(normalizedleastmeansquare，nlms)自适应滤波器、递归式最小均方(recursiveleastsquare，rls)自适应滤波器等进行降噪处理。

其中，lms自适应滤波器的原理是：利用前一刻已获得的滤波器参数，自动调节当前滤波器参数，使得输入信号序列x(n)和期望输出信号d(n)逼近，以适应信号和噪声未知的或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。

输入信号序列为x(n)和期望输出信号为d(n)的误差信号e(n)如下式(1)，

式中，ωi为权系数，n∈[1,m]。

lms算法的本质就是寻找最优的权系数，经过一系列推导，最终可得到下式(2)，

ωk(n)＝ωk(n-1)+μe(n)x(n)(2)

式中，μ为收敛因子，μ的大小决定着系统的稳定性和收敛速度。其他自适应滤波器的原理与lms类似，区别仅在于使得输入信号序列x(n)和期望输出信号d(n)逼近的标准不同，这里不再一一赘述。

在实际应用中，噪声处理模块140可以设置在壳体130的内部或外部或者壳体130上，这里不进行限定。

在本申请实施例一些可能的实现方式中，噪声处理模块140，可以包括：外部噪声处理子模块和内部噪声处理子模块；

外部噪声处理子模块，用于根据外部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号；

内部噪声处理子模块，用于根据内部噪声信号，对外部目标声音信号进行降噪处理，得到目标声音信号。

在本申请实施例中，噪声处理模块140首先利用外部噪声信号对声音输入信号进行降噪处理，消除该可降噪的设备的外部噪声，得到外部目标声音信号；再利用内部噪声信号对得到的外部目标声音信号进行降噪处理，消除该可降噪的设备的内部噪声，得到期望的目标声音信号，不仅消除了外部噪声的干扰，还消除了内部噪声的干扰，提高了降噪的效果和语音识别的准确性，保证了设备的高智能性。对噪声处理方法的说明可以参照上述相关内容，这里不再赘述。

在本申请实施例中，在设备的壳体内部设置有第一声音获取模块，第一声音获取模块与设备的外部隔音，则可利用第一声音获取模块获取设备内部的内部噪声信号，并利用第二声音获取模块获取设备外部的外部噪声信号和声音输入信号，将获取到的声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号发送至噪声处理模块，使得噪声处理模块根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号，避免了设备内部噪声对设备语音识别准确性的影响，提高了降噪处理的效果和设备的智能性。

基于上述实施例提供的一种可实现降噪的设备，本申请实施例还提供了一种应用于上述实施例提供的可实现降噪的设备中任意一种的降噪方法。

参见图2，该图为本申请实施例提供的降噪方法的流程示意图。

本申请实施例提供的降噪方法，可以应用于上述实施例所提供的噪声处理模块140，该方法包括：

s201：获取声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号。

在本申请实施例中，声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号可以利用该可实现降噪的设备所包括的第一声音获取模块110和第二声音获取模块120得到，具体说明可以参见上述实施例的相关内容，这里不再赘述。

s202：根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

在本申请实施例中，外部噪声信号可以作为消除设备外部噪声的参考信号，消除设备外部噪声对语音识别的影响；而内部噪声信号可以作为先出设备内部噪声的参考信号，以消除设备内部噪声对语音识别的影响。因此，根据获取到的外部噪声信号和内部噪声信号对声音输入信号进行降噪处理，即可得到降噪后的目标声音信号，消除外部噪声和内部噪声的影响，提高语音识别的准确性，保证设备的高智能性。

在实际应用中，可以采用任意一种降噪算法进行降噪处理，这里不进行限定。作为一个示例，可以利用最小均方(leastmeansquare，lms)自适应滤波器、归一化最小均方(normalizedleastmeansquare，nlms)自适应滤波器、递归式最小均方(recursiveleastsquare，rls)自适应滤波器进行降噪处理。

其中，lms自适应滤波器的原理是：利用前一刻已获得的滤波器参数，自动调节当前滤波器参数，使得输入信号序列x(n)和期望输出信号d(n)逼近，以适应信号和噪声未知的或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。其他自适应滤波器的原理与lms类似，区别仅在于使得输入信号序列x(n)和期望输出信号d(n)逼近的标准不同，这里不再一一赘述。

在本申请实施例一些可能的实现方式中，如图3所示，步骤s202，具体可以包括：

s2021：根据外部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号。

s2022：根据内部噪声信号，对外部目标声音信号进行降噪处理，得到目标声音信号。

在本申请实施例中，首先利用外部噪声信号对声音输入信号进行降噪处理，消除该可降噪的设备的外部噪声，得到外部目标声音信号；再利用内部噪声信号对得到的外部目标声音信号进行降噪处理，消除该可降噪的设备的内部噪声，得到期望的目标声音信号，不仅消除了外部噪声的干扰，还消除了内部噪声的干扰，提高了降噪的效果和语音识别的准确性，保证了设备的高智能性。对噪声处理方法的说明可以参照上述相关内容，这里不再赘述。

在本申请实施例中，在设备的壳体内部设置有第一声音获取模块，第一声音获取模块与设备的外部隔音，则可利用第一声音获取模块获取设备内部的内部噪声信号，并利用第二声音获取模块获取设备外部的外部噪声信号和声音输入信号，将获取到的声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号发送至噪声处理模块，使得噪声处理模块根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号，避免了设备内部噪声对设备语音识别准确性的影响，提高了降噪处理的效果和设备的智能性。

基于上述实施例提供的一种可实现降噪的设备及其降噪方法，本申请实施例还提供了一种应用于上述实施例提供的可实现降噪的设备中任意一种的降噪装置。可以理解的是，该降噪装置可以配置于噪声处理模块140中。

参见图4，该图为本申请实施例提供的一种降噪装置的结构示意图。

本申请实施例提供的降噪装置，包括：获取单元410和处理单元420；

获取单元410，用于获取声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号；

处理单元420，用于根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号。

在本申请实施例一些可能的实现方式中，处理单元420，可以包括：第一处理子单元和第二处理子单元；

第一处理子单元，用于根据外部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理，得到外部目标声音信号；

第二处理子单元，用于根据内部噪声信号，对外部目标声音信号进行降噪处理，得到目标声音信号。

在本申请实施例中，在设备的壳体内部设置有第一声音获取模块，第一声音获取模块与设备的外部隔音，则可利用第一声音获取模块获取设备内部的内部噪声信号，并利用第二声音获取模块获取设备外部的外部噪声信号和声音输入信号，将获取到的声音输入信号、外部噪声信号和内部噪声信号发送至噪声处理模块，使得噪声处理模块根据外部噪声信号和内部噪声信号，对声音输入信号进行降噪处理得到目标声音信号，避免了设备内部噪声对设备语音识别准确性的影响，提高了降噪处理的效果和设备的智能性。

需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统或装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制。虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本申请技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本申请技术方案的内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本申请技术方案保护的范围内。

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