本申请公开了一种语音信号处理方法、设备、介质及计算机程序产品,所述语音信号处理方法包括：获取待处理语音信号,基于所述待处理语音信号中的骨导信号对所述待处理语音信号进行语音激活检测,以确定所述待处理语音信号的信号类型；基于所述待处理语音信号的信号类型对所述待处理语音信号进行噪声调节处理,得到目标语音信号。本申请通过对获取的待处理语音信号进行语音激活检测,可以准确地确定出待处理语音信号的信号类型,并可以根据信号类型以相应的处理方式对作为纯噪声或含噪语音的待处理语音信号进行噪声调节处理,实现根据信号类型滤除含噪语音中的噪声以避免噪声的干扰,或降低纯噪音的音量,避免外界噪声造成人们的听觉疲劳。

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。

本申请公开了车载语音设备的测试方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机领域,尤其涉及语音技术、自然语言处理等人工智能领域。实现方案为：获取测试语料及测试语料对应的数据标签；根据测试语料对应的数据标签,对测试语料进行解析,以获取测试语料中包含的各个声道对应的音频数据；基于测试语料中包含的各个声道对应的音频数据,对语音播放设备中各个播放声道的工作模式进行调整,以播放与测试语料对应的音频数据；获取车载语音设备的识别结果；根据识别结果及数据标签,确定车载语音设备的性能。由此,通过利用多声道的特性,将多个场景要求放到不同的声道,从而利用声道动态切换测试场景,提高了测试效率,节省了人力成本,安全性高。

一种利用神经网络的语音活性检测方法,包括模型训练过程和语音活性检测过程；所述模型训练过程包括以下步骤：S1.对用于训练的纯净语音确定端点检测标签；S2.对纯净语音进行随机加噪,构造训练集；S3.逐帧处理,提取训练集中的多阶多分辨率耳蜗图特征向量；S4.构建多层门控制循环单元网络,利用训练集对其进行训练,得到多层门控制循环单元成熟模型,利用成熟模型进行语音活性检测。本发明利用神经网络良好的分类性能,提取带噪语音的特定特征,并通过预先训练好的神经网络模型,对语音以及噪声进行初步分类并求得一个语音存在概率；通过状态机对获得的语音存在概率进行后处理,从而得到一个平滑且相对准确的语音活性检测标识。