降噪方法和装置、系统、电子设备、存储介质与流程

本公开涉及语音技术，尤其是一种降噪方法和装置、系统、电子设备、存储介质。

背景技术：

随着车辆的普及，汽车噪声的危害开始引起人们的重视，汽车噪声对人体健康的危害是多方面的噪声作用于人的中枢神经系统，使大脑皮层的兴奋与抑制平衡失调，导致条件反射异常，使脑血管张力遭到损害。这些生理上的变化，在早期能够恢复原状，但时间一久，就会导致病理上的变化，使人产生头痛、脑涨、耳鸣、失眠、记忆力衰退和全身疲乏无力等症状。

针对汽车噪声的去噪，现有车内降噪技术，在对于实际道路中的多噪声源情况，自适应降噪系统很难做到迅速更新，降噪效果很差。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种降噪方法和装置、系统、电子设备、存储介质。

根据本公开实施例的一个方面，提供的一种降噪方法，包括：

确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号；

基于所述主噪声信号确定用于为所述主噪声信号去噪的抗噪信号；

基于所述抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号。

根据本公开实施例的另一方面，提供的一种降噪装置，包括：

主噪声信号确定模块，用于确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号；

抗噪信号确定模块，用于基于所述主噪声信号确定模块确定的主噪声信号，确定用于为所述主噪声信号去噪的抗噪信号；

去噪模块，用于基于所述抗噪信号确定模块获得的抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号。

根据本公开实施例的又一方面，提供的一种降噪系统，包括：设置在车辆内部和车辆外部的至少一个信息采集模块、设置在车内的声源输出模块和上述实施例所述的降噪装置；

所述信息采集模块，用于采集所述车辆的行驶相关信息；

所述降噪装置，用于基于所述信息采集模块采集的行驶相关信息，基于所述行驶相关信息确定主噪声信号，基于所述主噪声信号确定抗噪信号；基于所述抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号；

所述声源输出模块，用于输出所述降噪装置获得的抗噪信号。

根据本公开实施例的还一方面，提供的一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述实施例所述的降噪方法。

根据本公开实施例的再一方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例所述的降噪方法。

基于本公开上述实施例提供的一种降噪方法和装置、系统、电子设备、存储介质，确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号；基于所述主噪声信号确定用于为所述主噪声信号去噪的抗噪信号；基于所述抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号，通过对主噪声进行去噪处理，针对性的进行降噪，可以处理现有降噪技术无法追踪的变化噪声源，使整个降噪过程更加平稳，平均降噪量更高；并且减小了去噪处理的计算量。

下面通过附图和实施例，对本公开的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

通过结合附图对本公开实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本公开一示例性实施例提供的去噪系统的结构示意图。

图2是本公开一示例性实施例提供的去噪方法的流程示意图。

图3是本公开图2所示实施例中步骤201的流程示意图。

图4是本公开图3所示实施例中步骤2013的流程示意图。

图5是本公开图2所示实施例中步骤202的流程示意图。

图6是本公开另一示例性实施例提供的去噪方法中的部分流程示意图。

图7是本公开一示例性实施例提供的去噪装置的结构示意图。

图8是本公开另一示例性实施例提供的去噪装置的结构示意图。

图9是本公开一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本公开的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本公开的一部分实施例，而不是本公开的全部实施例，应理解，本公开不受这里描述的示例实施例的限制。

应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

本领域技术人员可以理解，本公开实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。

还应理解，在本公开实施例中，“多个”可以指两个或两个以上，“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。

还应理解，对于本公开实施例中提及的任一部件、数据或结构，在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下，一般可以理解为一个或多个。

另外，本公开中术语“和/或”，仅仅是一种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：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本公开中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

还应理解，本公开对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，不再一一赘述。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

本公开实施例可以应用于终端设备、计算机系统、服务器等电子设备，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统、大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。

终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。

申请概述

在实现本公开的过程中，发明人发现，在对于实际道路中的多噪声源情况，车辆内包括多种噪声，除了风噪，行车胎噪，往往还有其他车经过带来的突发噪声，即，至少存在以下问题：现有车内主动降噪技术，很难做到同时兼顾多种噪声，实现理想的降噪效果。

示例性系统

图1是本公开一示例性实施例提供的降噪系统的结构示意图。包括：设置在车辆内部和车辆外部的至少一个信息采集模块101、设置在车内的声源输出模块102和降噪装置103；

信息采集模块101，用于采集车辆的行驶相关信息。

可选地，信息采集模块101可以包括多种传感器，例如，包括以下至少一种：车载麦克风、图像采集设备、红外传感器等，还可以接受车辆控制系统传输的信息(例如，发动机信息、空调运行信息等)。

通过信息采集模块可实现场景识别，分析出车辆当前的驾驶情况，例如，是否在行驶、是否开窗或者开空调、车速如何、路面类型以及车辆周围环境。通过对信息采集模块101采集的车辆的行驶相关信息进行分析，可以判定车辆此时的行驶状态。

降噪装置103，用于基于信息采集模块采集的行驶相关信息，基于行驶相关信息确定主噪声信号，基于主噪声信号确定抗噪信号；基于抗噪信号和主噪声信号获得去噪后的残差信号。

通过对主要噪声源的识别，判断主要噪声的来源(例如，发动机噪声、行车胎噪，还是高速行车带来的风噪，或者是附近其他车辆经过带来的噪声等)。确定主要噪声源以后，就可以针对主要噪声源产生的主噪声信号进行主动降噪。主噪声信号的获取可以通过在发动机、轮胎附近、车窗附近安装参考麦克风，根据主要噪声源的来源，选择合适的参考麦克风获取主噪声信号，避免多通道麦克风信号同时输入带来处理器的巨大运算压力。例如，附近车辆是主要噪声源，那么根据多传感器的分析，判断附近车辆的车速、类型、距离，通过云端的数据库，查询该类型车辆在该车速情况下的辐射噪声，可以获取附近车辆此时的噪声强度，结合车辆距离以及相向车速分析，计算到达车内的噪声，该计算结果可以作为主噪声信号。

声源输出模块102，用于输出降噪装置获得的抗噪信号。

可选地，声源输出模块102可以包括但不限于车载扬声器，通过播放出的抗噪信号对主噪声信号进行噪声抑制，实现针对主噪声源进行主动控制，使得控制后车内声场平稳，并且可以很好的抑制在行车时突变的噪声，实现良好的降噪效果。

示例性方法

图2是本公开一示例性实施例提供的降噪方法的流程示意图。本实施例可应用在电子设备上，如图2所示，包括如下步骤：

步骤201，确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号。

其中，可通过获取车辆的图像、车辆控制系统输出的信息等信息确定车辆的当前行驶状态。其中，不同的车辆行驶状态可能对应不同的主噪声源，可选地，通过声音采集装置对当前行驶状态对应的主噪声源进行信号采集获得主噪声信号。

步骤202，基于主噪声信号确定用于为主噪声信号去噪的抗噪信号。

在一实施例中，抗噪信号是基于主噪声信号经过计算获得的，用于对主噪声信号进行去噪。

步骤203，基于抗噪信号和主噪声信号获得去噪后的残差信号。

在一实施例中，在同时播放主噪声信号和抗噪信号时，可实现对主噪声信号的去噪，获得去噪后的残差信号，使车内声场平稳。可选地，采用lms算法获得残差信号，lms算法是目前常用的一种主动降噪算法，提供了主动降噪的基本流程。在本实施例中，通过lms算法获得残差信号可以以公式(1)实现：

e(n)＝d(n)-y(n)公式(1)

其中，n表示当前时间，e(n)表示当前时间的残差信号，d(n)表示当前时间的主噪声信号，y(n)＝f(d(n))表示基于主噪声信号计算获得的当前时间的抗噪信号。

基于本公开上述实施例提供的降噪方法，确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号；基于所述主噪声信号确定用于为所述主噪声信号去噪的抗噪信号；基于所述抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号，通过对主噪声进行针对性的去噪处理，可以处理现有降噪技术无法追踪的变化噪声源，使整个降噪过程更加平稳，平均降噪量更高；由于仅针对主噪声信号进行去噪，减小了去噪处理的计算量。

如图3所示，在上述图2所示实施例的基础上，步骤201可包括如下步骤：

步骤2011，确定与车辆的当前行使状态相对应的信息采集模块。

可选地，信息采集模块可以采用麦克风、摄像头等可采集车辆当前行驶状态信息的设备。

步骤2012，控制信息采集模块采集与当前行使状态相对应的行驶相关信息。

可选地，行驶相关信息可以包括但不限于以下至少一个信息：车辆的行驶状态信息、车辆的车窗的开关状态、车辆的空调的开关状态、车型信息、车速信息、路面类型、车辆所在周围环境信息、与车辆相距预设距离内的车辆的类型、与车辆相距预设距离内的车辆的车速等。其中，行驶状态信息例如可以包括驻车状态和行驶状态等；车窗的开关状态可以包括车窗打开状态和车窗关闭状态；空调的开关状态可以包括空调启动状态和空调关闭状态；路面类型可以包括例如砂石路、高速公路、土路等；车辆所在周围环境信息可以包括车辆周围没有其他车辆、车辆周围有其他车辆等。

其中，与车辆相距预设距离内的车辆的车速可以是当前车辆与预设距离内的车辆之间的相对车速，或与车辆相距预设距离内的车辆的车速。

确定主要噪声源以后，就可以针对主要噪声源进行主动降噪，并且可以切换抗噪信号。在发动机、轮胎附近、车窗附近安装参考麦克风，根据主要噪声源的来源，选择合适的参考麦克风作为参考信号输入，避免多通道麦克风信号同时输入带来处理器的巨大运算压力。获取不同的行驶相关信息可通过不同的信息采集模块实现，也可以通过一种信息采集模块采集多个行驶相关信息，例如，可通过设置在车辆周围的摄像头(信息采集模块的一种硬件形式)采集车辆所在周围环境信息，由例如，通过车辆控制系统传输的信息获得车辆的行驶状态信息、车辆的车窗的开关状态、车辆的空调的开关状态、车型信息和车速信息。

步骤2013，基于行驶相关信息确定车辆的主噪声信号。

本实施例实现了场景识别，通过信息采集模块采集到的行驶相关信息，可分析出车辆当前的行驶状态，通过对车辆的行驶相关信息进行分析，确定车辆的主要噪声来源，进而获得主噪声信号。例如，如果是驻车状态，那么发动机或者空调是车内主要噪声来源；如果是在高速单独行驶，那么通过在设计阶段分析的不同车速情况下的噪声主要来源，确定主要噪声是胎噪、风噪还是发动机噪声；如果是开窗状态，那么胎噪和风噪将成为主要噪声源，根据车窗开窗位置的不同，可以确定主要噪声进入车内的路径；如果是砂土路面，那么车胎与沙石摩擦产生的噪声将成为主要噪声源。除了车辆自身驾驶情况，如果在行车时，本车辆旁边出现大型车辆或者高速通行的车辆，那么车辆交错时，对方车辆的胎噪以及高速转动的发动机噪声将成为主要噪声源，通过多传感器的分析，可以判断附近车辆的型号、车速。

本实施例通过获取的行驶相关信息确定车辆的主噪声信号，可以在任何场景情况下获得本车辆中的主噪声来源，进而获得主噪声信号，本实施例方案适用于车辆的主噪声源来自本车或其他车辆的任意情况，实现更准确的获得主噪声信号，进而实现更准确的去噪。

如图4所示，在上述图3所示实施例的基础上，步骤2013可包括如下步骤：

步骤20131，基于附近车辆的类型和附近车辆的车速确定当前时刻的主噪声信号。

其中，附近车辆为与车辆相距预设距离内的车辆。

步骤20132，基于当前时刻的主噪声信号和附近车辆的车速，预测下一时刻的主噪声信号。

对于附近车辆高速超车等快速变化的噪声源，依靠滤波器单纯的迭代更新是无法做到实时收敛的。本实施例中，通过车速以及车辆相对位置变化，预测附近车辆在较短时间以后的位置，预测下一时刻的主噪声信号，并计算出此时的最优滤波器系数，并用此结果更新后续时刻滤波器系数，并在下一时刻，根据附近车辆实际到达位置以及车速变化，动态的计算后续时刻的滤波器系数，从而实现更快速的滤波器迭代更新过程，而不会受限于滤波器的迭代步长问题。

可选地，步骤202包括：基于下一时刻的主噪声信号确定为下一时刻的主噪声信息去噪的抗噪信号。

本实施例中由于主噪声信号属于突然出现的噪声信号，如果采用迭代的方法确定抗噪信号，会来不及降噪，本实施例通过当前时刻的抗噪信号预测下一时刻的抗噪信号，以预测的抗噪信号对下一时刻的主噪声信号进行降噪，提高了降噪效果的同时，加快了降噪速度。

在一个可选的实施例中，在上述任一实施例的基础上，抗噪方法还包括：

将主噪声信号和/或抗噪信号上传到云端服务器中进行保存。

其中，每个主噪声信号和/或抗噪信号对应不同的行驶相关信息。

可选地，对于相同的车辆信息(例如，型号、车速等)，存在一种情况，在确定了主要噪声源以后，其主噪声信号是固定的，例如，同一种车辆在车速相同的情况下，发动机噪声是相同的；对于主噪声信号固定的情况，本实施例将主噪声信号存入云端服务器，以实现在下次相同情况下，可直接从云端服务器获取相应的主噪声信号，加快了主噪声信号的获取速度，提高了抗噪效率；例如，可选地，步骤201包括：确定车辆的当前行驶状态；基于当前行驶状态从云端服务器获取车辆的主噪声信号。

同时，由于抗噪信号是基于主噪声信号计算获得的，具有对应性，因此，本实施例还可以将抗噪信号或主噪声信号及其抗噪信号存入云端服务器，当存储了抗噪信号后，在确定主要噪声源之后，可通过查找获得相应的抗噪信号，进一步减少了基于主噪声信号计算抗噪信号的过程，提高了抗噪效率。例如，可选地，步骤202包括：基于主噪声信号从云端服务器读取当前车辆的行驶相关信息对应的抗噪信号。

如图5所示，在上述图2所示实施例的基础上，步骤202可包括如下步骤：

步骤2021，确定主噪声信号到达用于发出抗噪信号的位置的路径。

步骤2022，基于路径，确定抗噪信号。

声音信号通过不同路径传播到不同位置被采集到的声音信号会有所不同，本实施例通过在发出抗噪信号(例如，车载扬声器)的位置接收主噪声信号，以主要噪声源到发出抗噪信号的位置的路径作为主噪声信号的传播路径；基于该传播路径可确定接收的主噪声信号的大小，此时，基于主噪声信号计算获得可在该位置抵消主噪声信号的抗噪信号。

如图6所示，在上述图2-5任一所示实施例的基础上，在执行步骤203获得去噪后的残差信号之后，还包括：

步骤601，基于残差信号对抗噪信号进行调整，获得调整后的抗噪信号。

步骤602，基于调整后的抗噪信号和主噪声信号获得去噪后的残差信号。

步骤603，检测残差信号是否满足预设条件，如果满足预设条件，执行步骤604；如果未满足预设条件，执行步骤601；

步骤604，输出残差信号。

本实施例实现对于已知的平稳的主噪声信号，计算抗噪信号所需的控制滤波器系数可以使用迭代更新的方式进行计算，从而实现效果更佳的噪声控制；其过程可包括：将残差信号传递回计算残差信号的控制单元，实现基于残差信号对抗噪信号的调整，控制单元迭代更新残差信号，经过多次迭代，直到满足预设条件，输出获得的去噪后的残差信号，其中预设条件可以包括：残差信号稳定，即，两次迭代过程中残差信号的变换幅度小于一定值；获得稳定的残差信号，即可实现稳定的降噪。

在车内应用主动降噪技术，主要采用的是多通道前馈自适应主动降噪技术，获得稳定的降噪区域。需要利用到参考传声器、误差传声器以及控制声源等器件以及提供足够计算能力的控制单元。参考传声器用于获取内外部(如，车辆内外)噪声源的信号，获取到的信号为参考信号(如，噪声信号)，控制单元获取到参考信号以后，计算得到抗噪信号，并通过声源输出模块进行输出，误差传声器同时接收到噪声源的辐射噪声以及声源输出模块输出的抗噪信号，得到误差信号。为了实现更好的去噪效果，还可以将得到的误差信号传递回控制单元，控制单元迭代更新抗噪信号。经过多次迭代，误差传声器处将获得稳定的残差信号，从而实现稳定的降噪。在实际使用中，会使用多个参考、误差传声器以及多个声源输出模块，去实现全车内的区域降噪，而多通道的使用也带来计算量的大幅增长。如果要获取更好的降噪结果，除了增加更多通道以外，还可以使用更高的采样率，使控制单元的迭代更新更频繁。

本公开实施例提供的任一种降噪方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：终端设备和服务器等。或者，本公开实施例提供的任一种降噪方法可以由处理器执行，如处理器通过调用存储器存储的相应指令来执行本公开实施例提及的任一种降噪方法。下文不再赘述。

示例性装置

图7是本公开一示例性实施例提供的去噪装置的结构示意图。该实施例的装置可用于实现本公开上述各方法实施例。如图7所示，包括：

主噪声信号确定模块71，用于确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号。

抗噪信号确定模块72，用于基于主噪声信号确定模块确定的主噪声信号，确定用于为主噪声信号去噪的抗噪信号。

去噪模块73，用于基于抗噪信号确定模块获得的抗噪信号和主噪声信号获得去噪后的残差信号。

本公开上述实施例提供的降噪装置，确定与车辆的当前行驶状态相对应的主噪声信号；基于所述主噪声信号确定用于为所述主噪声信号去噪的抗噪信号；基于所述抗噪信号和所述主噪声信号获得去噪后的残差信号，通过对主噪声进行去噪处理，针对性的进行降噪，可以处理现有降噪技术无法追踪的变化噪声源，使整个降噪过程更加平稳，平均降噪量更高；并且减小了去噪处理的计算量。

图8是本公开另一示例性实施例提供的抗噪装置的结构示意图。在上述图7所示实施例的基础上，主噪声信号确定模块71包括：

信息采集确定单元711，用于确定与车辆的当前行使状态相对应的信息采集模块。

状态信息采集单元712，用于控制信息采集模块采集与当前行使状态相对应的行驶相关信息。

信号确定单元713，用于基于行驶相关信息确定车辆的主噪声信号。

可选地，行驶相关信息包括以下至少一个信息：车辆的行驶状态信息、车辆的车窗的开关状态、车辆的空调的开关状态、车型信息、车速信息、路面类型、车辆所在周围环境信息、与车辆相距预设距离内的车辆的类型、与车辆相距预设距离内的车辆的车速。

信号确定单元713，用于基于附近车辆的类型和附近车辆的车速确定当前时刻的主噪声信号，附近车辆为与车辆相距预设距离内的车辆；基于当前时刻的主噪声信号和附近车辆的车速，预测下一时刻的主噪声信号。

可选地，抗噪信号确定模块72，用于基于下一时刻的主噪声信号确定为下一时刻的主噪声信息去噪的抗噪信号。

可选地，本实施例装置还包括：

信号存储模块74，用于将主噪声信号和/或抗噪信号上传到云端服务器中进行保存。

其中，每个主噪声信号和/或抗噪信号对应不同的行驶相关信息。

可选地，主噪声信号确定模块71，具体用于确定车辆的当前行驶状态；基于当前行驶状态从云端服务器获取车辆的主噪声信号。

可选地，抗噪信号确定模块72，具体用于基于主噪声信号从云端服务器读取当前车辆的行驶相关信息对应的抗噪信号。

可选地，抗噪信号确定模块72，包括：

路径确定单元721，用于确定主噪声信号到达用于发出抗噪信号的位置的路径。

信号获取单元722，用于基于路径，确定抗噪信号。

可选地，本实施例装置还包括：

迭代调整模块75，用于基于残差信号对抗噪信号进行调整，获得调整后的抗噪信号；基于调整后的抗噪信号和主噪声信号获得去噪后的残差信号；当检测到残差信号满足预设条件，获得残差信号。

示例性电子设备

下面，参考图9来描述根据本公开实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备100和第二设备200中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。

图9图示了根据本公开实施例的电子设备的框图。

如图9所示，电子设备90包括一个或多个处理器901和存储器902。

处理器901可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备90中的其他组件以执行期望的功能。

存储器902可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器901可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本公开的各个实施例的去噪方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一个示例中，电子设备90还可以包括：输入装置903和输出装置904，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

例如，在该电子设备是第一设备100或第二设备200时，该输入装置903可以是上述的麦克风或麦克风阵列，用于捕捉声源的输入信号。在该电子设备是单机设备时，该输入装置903可以是通信网络连接器，用于从第一设备100和第二设备200接收所采集的输入信号。

此外，该输入设备903还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置904可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备904可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图9中仅示出了该电子设备9中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备90还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的去噪方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的去噪方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本公开中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

可能以许多方式来实现本公开的方法和装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。

还需要指出的是，在本公开的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本公开。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本公开的范围。因此，本公开不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

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