本公开是关于一种语料降噪方法及装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取初始语料集合的估计标签分布；根据所述估计标签分布获取置信矩阵,所述置信矩阵用于描述类别条件下的标签噪声分布；基于所述置信矩阵获取所述初始语料集合中的噪声语料；处理所述初始语料集合中的噪声语料,获得目标语料集合。本实施例中可以通过标签的预测概率和标注标签来建立置信矩阵,并通过置信矩阵来识别出初始语料集合中的噪声语料,在对噪声语料处理后,可以减少目标语料中噪声语料所占的比例和歧义信息,使目标语料的边界更清晰,减少垂域模型的训练次数,进而减少训练所需要的计算资源和消耗时长,有利于提升训练效率。

本申请公开了一种回声时延检测方法、装置及电子设备,涉及计算机技术领域中的音频处理技术。具体实现方案为：在第一电子设备播放音频且计数器开启的情况下,获取自计数器开启接收到的第N块录音数据块,其中,第N块数据块为当前接收到的录音数据块,N为大于1的整数；将第N块录音数据块与缓存区中的参考数据块进行匹配,其中,录音数据块和参考数据块均为目标时长的数据块,缓存区用于：自开启计数器开始,缓存第一电子设备播放的音频数据块；在第N块录音数据块与缓存区中的参考数据块匹配的情况下,获取计数器的第一计数值,其中,计数器在录音数据块与缓存区中的参考数据块不匹配时计数；基于目标时长和第一计数值,确定回声时延。

本申请涉及语音处理技术领域,具体提供了一种语音增强方法、装置、设备及存储介质,该包括：根据目标语音帧对应的幅度谱对所述目标语音帧进行预增强处理,得到第一幅度谱；根据所述第一幅度谱对所述目标语音帧进行语音分解,得到所述目标语音帧对应的声门参数、增益和激励信号；根据所述声门参数、所述增益和所述激励信号进行合成处理,得到所述目标语音帧对应的增强语音信号；本申请的方案可以有效对语音进行增强,该方案可以应用于云会议中。

本申请涉及语音处理技术领域,具体提供了一种语音增强方法、装置、设备及存储介质,该包括：根据目标语音帧的频域表示进行声门参数预测,得到目标语音帧对应的声门参数；根据目标语音帧的历史语音帧对应的增益对目标语音帧进行增益预测,得到目标语音帧对应的增益；根据目标语音帧的频域表示进行激励信号预测,得到目标语音帧对应的激励信号；对目标语音帧对应的声门参数、目标语音帧对应的增益和目标语音帧对应的激励信号进行合成处理,得到目标语音帧对应的增强语音信号；本方案可以有效对语音信号进行增强,提高语音信号的质量,本方案可以应用于云会议中来提升语音信号质量。

本公开关于一种语音增强模型的训练方法及装置、语音增强方法及装置,训练方法包括：获取训练样本集；将含噪语音信号的至少两个频谱分别输入到至少两个特征提取网络中对应的特征提取网络,得到含噪语音信号的至少两个特征,其中,至少两个频谱是基于预设的至少两组不同的时频转换参数获取的；将至少两个特征进行融合处理,得到融合后的特征；将融合后的特征输入到语音增强网络,得到含噪语音信号的预估增强频谱；基于预估增强频谱对应的预估时域信号和对应的干净语音信号,确定语音增强模型的目标损失函数；根据目标损失函数调整至少两个特征提取网络和语音增强网络的参数,对语音增强模型进行训练。

本申请提供了一种音频信号的降噪方法、装置、电子设备及存储介质,属于音频处理技术领域。该方法包括：基于第一音频信号和第二音频信号,对所述第一音频信号进行降噪处理,得到第三音频信号,所述第一音频信号和所述第二音频信号为具有相干性的音频信号；基于所述第一音频信号和所述第三音频信号中的一个和所述第二音频信号得到目标噪声参考信号；基于所述目标噪声参考信号,将所述第三音频信号进行降噪处理,得到目标语音信号。该方法提高了降噪后的目标语音信号的纯度。

本公开是关于一种声音信号识别方法及装置。涉及智能语音交互技术,解决了强干扰低信噪比场景下声源定位准确率低、语音识别质量较差的问题。该方法包括：获取至少两个采集点分别对至少两个声源采集的原始观测数据；对所述原始观测数据进行第一级降噪处理,得到观测信号估计数据；根据所述观测信号估计数据,得到各个声源的定位信息和观测信号数据；根据所述观测信号数据,得到各个声源的噪声协方差矩阵；根据所述噪声协方差矩阵和所述定位信息,对所述观测信号数据进行第二级降噪处理,得到波束增强输出信号；根据所述波束增强输出信号,得到各个声源的信噪比增强的时域声源信号。本公开提供的技术方案适用于人机自然语言交互场景,实现了高效、抗干扰能力强语音信号识别。

本发明涉及人工智能,提供一种语音增强方法、装置、设备及存储介质。该方法能够对纯净音频进行扩充处理,得到音频样本,音频样本包括带噪音频,对带噪音频进行预处理,得到多个序列特征,基于时序处理网络分析每个所述序列特征,得到多个输出特征,根据多个序列特征及多个输出特征生成时频特征,从时频特征中提取频带信息,基于频带处理网络分析频带信息,得到频带特征,根据频带特征及时频特征生成预测音频,基于预测音频及纯净音频调整网络参数,得到音频增强模型,获取请求音频,基于音频增强模型对请求音频进行增强处理,得到目标音频。本发明能够提高目标音频的增强效果。此外,本发明还涉及区块链技术,所述目标音频可存储于区块链中。

本发明公开了一种基于无线声学传感器的降噪方法,涉及声学传感器降噪技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1：对声源进行采集,对输入的声信号进行分帧加窗处理并求取每帧的短时能量,进行归一化；步骤2：对每帧的能量进行统计,得到所有帧的能量概率,并绘制出能量的概率直方图,从概率直方图中找到最大值所对应的能量T,取出概率最大值的能量；步骤3：根据概率最大值的能量T来设置高门限T-2和低门限T-1；步骤4：利用单参数双门限VAD进行检测,将能量高于双门限的部分作为带噪声信号,将能量低于双门限的部分作为背景噪声部分。更加精确地分离目标信号以及背景噪声,大大提高提取的音频信号准确性较低从而使得降噪的效果进一步提高。

本发明公开了一种复杂噪声环境下的机电系统故障在线监测声学处理方法。该处理方法将基于数据追踪的自相关噪声抑制技术与基于宽带声学处理的故障信号检测与分类识别技术有机结合,采用基于数据跟踪的自相关处理方法来进行背景噪声抑制,然后基于Peakvue技术对故障信号进行峰值检测,通过欧式距离分类器对信号分类判决实现信号的匹配和识别,最终实现复杂噪声环境下对机电系统故障的检测。通过上述方式,本申请通过对信号采集到处理,结合建立正常状态和故障状态声纹库进行匹配比对,完成对信号的识别分类,最终直接得出检测结果。通过仿真实验证明了该处理方法的有效性和良好的工程实用性。