具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

下面请参见图1，图1为本申请实施例所提供的一种啸叫抑制方法的流程图。

具体步骤可以包括：

S101：获取麦克风采集的音频信号；

其中，本实施例可以应用于助听器、耳机等具备麦克(具体指反馈麦克)和扬声器的设备，当麦克与扬声器之间的距离过近或扬声器输出声音过大时，麦克采集了扬声器的输出信号使得扬声器的输出信号被再次放大，进而导致出现啸叫事件。

S102：根据麦克风采集的音频信号判断是否存在啸叫事件；若是，则进入S102；若否，则结束流程；

在获取麦克风采集音频信号后，可以根据音频信号的幅值判断是否存在啸叫事件；即：当音频信号中存在幅值大于预设幅值的信号，则判定检测到啸叫事件。

S103：确定所述啸叫事件对应的啸叫类型；

其中，本实施例中的啸叫类型可以包括冲击波类型的啸叫，以及非冲击波类型的啸叫。冲击波类型的啸叫的能量高于非冲击波类型的啸叫的能量，本实施例可以根据自适应滤波器对啸叫的处理能力划分冲击波类型的啸叫和非冲击波类型的啸叫。例如自适应滤波器能够抑制的啸叫最高的能量为A，能量大于A的啸叫事件的啸叫类型为冲击波类型的啸叫，能量小于或等于A的啸叫事件的啸叫类型为非冲击波类型的啸叫。

S104：若所述啸叫类型为冲击波类型的啸叫，则降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益，并对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理得到目标音频信号；

其中，当前发生的啸叫事件由冲击波引起，仅使用自适应滤波器无法对啸叫事件进行抑制，本实施例对音频信号先将增益再处理。具体的，可以将音频信号中啸叫事件所在频段的幅值增益，对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理以减少引起啸叫的反馈信号，得到目标音频信号。

S105：控制所述扬声器播放所述目标音频信号。

本实施例在判定存在啸叫事件之后，确定啸叫事件对应的啸叫类型，以便根据啸叫类型确定啸叫事件发生的频段。若啸叫类型为冲击波类型的啸叫，则说明啸叫事件的能量较高，此时仅使用滤波器无法完全抑制啸叫。本实施例先降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益，再对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理得到目标音频信号。目标音频信号中能够引起啸叫的反馈信号较少，因此使用扬声器播放所述目标音频信号能够提高啸叫事件的抑制效果，降低音频播放对于用户听力的损害。

作为一种可行的实施方式，针对冲击波类型的啸叫，本实施例可以利用自适应滤波器和非线性后处理滤波器对音频信号共同处理，以得到目标音频信号。请参见图2，图2为本申请实施例所提供的一种音频信号滤波处理方法示意图，本实施例是对图1对应实施例中S104对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理的进一步的介绍，具体可以包括以下步骤：

S201：确定后馈麦克风采集的扬声器参考信号；

其中，本实施例使用后馈麦克风采集的扬声器参考信号作为参考，以便去除非线性失真啸叫带来的影响。

S202：将所述扬声器参考信号和所述降低幅值增益后的音频信号输入自适应滤波器，得到第一滤波结果；

S203：将所述第一滤波结果和所述降低幅值增益后的音频信号输入非线性后处理滤波器，得到第二滤波结果；

S204：将所述第一滤波结果和所述第二滤波结果进行叠加得到叠加结果，将所述音频信号减去所述叠加结果得到所述目标音频信号。

在本实施例中，使用自适应滤波器消除线性回声，使用非线性后处理滤波器消除非线性回声，将所述第一滤波结果和所述第二滤波结果进行叠加可以得到消除线性回声和非线性回声后的目标音频信号。

作为一种可行的实施方式，在根据所述啸叫事件所在频段确定所述啸叫类型之后，若所述啸叫类型为非冲击波类型的啸叫，则利用自适应滤波器对采集的音频信号进行滤波处理，得到目标音频信号。

作为一种可行的实施方式，由于啸叫事件指扬声器输出信号在高频段能量(幅值)过高的情况，麦克风采集的音频信号包括扬声器的输出信号和非扬声器(如用户语音、环境噪声等)的输出信号。本实施例可以根据麦克风采集的音频信号的幅值大小判断是否存在啸叫事件。

相应的，本实施例还可以利用扬声器参考信号确定啸叫类型，具体过程如下：提取所述音频信号中的特征向量；将所述特征向量输入啸叫分类模型，并根据所述啸叫分类模型的输出结果确定所述啸叫事件对应的啸叫类型。

作为一种可行的实施方式，上述实施例可以通过以下方式降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益，其过程包括：根据所述啸叫事件所在频段的跨度和能量确定增益变化量；按照所述增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益。

进一步的，在按照所述增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益之后，还可以延时预设时长，判断当前时刻是否存在啸叫事件；若是，则将所述增益变化量减小预设数值得到新的增益变化量，并按照所述新的增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益。

下面通过在实际应用中的入耳式耳机的啸叫抑制方案说明上述实施例描述的流程。图3为本申请实施例所提供的一种啸叫抑制原理示意图，本实施例将后馈麦克风采集的扬声器信号作为参考，根据啸叫类型减小啸叫部分的增益以保持自适应滤波器的稳定性。如图3所示，麦克风对声音信号进行采集，经过语音前处理之后经过扬声器，语音前处理包括降噪以及动态范围控制处理，信号经过扬声器反馈麦克收集到扬声器播放出来的声音，此时扬声器的声音由于麦克风和扬声器之间的间距较短，扬声器放大的声音被麦克风再次拾取，拾取得信号在麦克风再次被传送到扬声器，多次循环下，信号被无限的叠加以及放大，幅值在某一个频点无限的叠加出现啸叫。

假设麦克风采集的信号为X，纯净的语音信号为S，反馈信号表示N，则上述信号的关系为：X＝S+N。纯净的语音信号指无任何噪声和反馈的语音信号。反馈信号指由扬声器输出且被麦克风拾取的信号，反馈信号可以根据反馈路径和扬声器参考信号确定，即：N＝F*Y；其中F表示反馈路径，Y表示扬声器信号。反馈路径指声音的传播路径；例如，扬声器发出声音，被麦克风拾取，扬声器的声音传播到麦克风就是反馈路径。扬声器信号在滤波器中处理时作为参考信号，故扬声器信号又称扬声器参考信号。

为解决啸叫问题，需要对反馈路径和扬声器信号的准确估计，反馈路径的估计是根据自适应滤波器的更新来获取对反馈路径的估计，反馈路径估计的公式为：F’(t)＝F’(t-1)+a((Y*Y)/((Y*E)+d))；其中a表示预设系数，E表示上一时刻的误差信号，t表示时间，F’表示估计的反馈路径信息，F表示真实的反馈路径信息，本实施例可以使用上述公式估计的反馈路径信息作为真实的反馈路径信息，E(t-1)＝X-F’(t-1)*Y(t-1)；若要准确的估计系数必须要准确的获取参考信号Y，即扬声器发出的声音。扬声器的声音会经过路径或是再增益后产生非线性的失真，所以直接利用扬声器信号作为参考和实际的相差较大。本实施例可以利用后馈麦克风(Feedback Mic)采集扬声器声音作为参考，可有效的去除非线性带来的影响。由于扬声器信号的放大经过输出会有非线性失真，此部分非线性失真无法估计，而利用后馈麦克风的扬声器信号可以完全认为此声音就是扬声器播放的声音。

自适应滤波器的更新原理是在信号稳定时更新稳定，若出现冲击波类型的啸叫，会给自适应滤波器的更新带来无法收敛的状况，因此当出现如喇叭等声音导致的冲击波类型的啸叫时，本实施例先通过降低增益，再更新自适应滤波器系数，准确的估计反馈路径。

检测啸叫的类型可以根据激励信号或是正常的语音信号进行分类，例如可以包括喇叭鸣笛声音，微波炉工作声音，正常语音信号。本实施例可以使用DNN(Deep NeuralNetworks，深度神经网络)、RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)、CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)等神经网络的啸叫分类模型进行类型检测。分类后的信号进行处理，如果是微波炉或是鸣笛声音，首先进行频点增益控制，再根据自适应滤波器进行滤波处理，去除反馈信号，但是由于扬声器信号是经过处理放大的信号，信号必然出现非线性变化，增加NLP对信号进行滤波处理，解决了由于非线性带来的误差，消除高频增益的不稳定性。

请参见图4，图4为本申请实施例所提供的一种用于抑制啸叫的声音信号处理流程图，该流程图中可以包括以下步骤：

麦克风采集音频信号X(n)，对音频信号X(n)执行降噪、动态范围控制等语音前处理操作。图4中s(n)表示无反馈信号的纯净信号，vF(n)表示反馈信号。

语音前处理操作后的音频信号X(n)输入啸叫检测分类模型，若为冲击波类型的啸叫，通过在特定的频点进行增益控制，对啸叫所在频段的增益值G进行调整，增益值G代表啸叫点的增益范围等级值。上述特征的频点指发生啸叫的频段。

神经网络判断类型主要是根据麦克风信号进行判断。对麦克风采集音频信号X(n)进行特征提取，提取的特征向量长度为22特征向量送入到啸叫检测分类模型进行会判断，以便确定麦克风中是否有啸叫信号，并且如果是冲击啸叫声，即特征中有较大值，神经网络就会偏向于判断有冲击啸叫声，此时会反馈给动态范围增益控制算法模块，减少对麦克风信号的增益增加。增益G的控制通过增益循环控制来逐差减少，直到神经网络判断没有冲击啸叫。上述麦克风的特征提取算法可以为梅尔谱特征提取算法(Mel Frequency CepstralCoefficents，MFCCs)，该特征提取操作包括：将频带划分为22频带，计算频带能量后在计算离散余弦变换，总体获取22个数值。

进一步的，若啸叫类型为正常语音以及中高频的啸叫(即能量较小的啸叫)，可以利用自适应滤波器对啸叫进行处理。

扬声器y(n)被反馈麦克采集为Fb(n)，此信号作为自适应滤波器的参考ref；自适应滤波器系数为W1，输入为麦克风信号X(n)和参考信号ref。非线性后处理滤波器(nonlinear processor，NLP)的系数更新为W2，输入为自适应滤波器的输出e(n)和参考信号ref；非线性后处理滤波器的系数更新根据通过参考信号和自适应滤波器的输出计算。

自适应滤波器的作用是消除线性回声，非线性后处理滤波器的作用是消除非线性回声，最终输出包括去除线性反馈的yout1和去除非线性反馈的yout2，故最终叠加的得到的yout(n)中不包括反馈信号进而避免了啸叫的产生。当信号被过度放大时，由于喇叭周围的振动分子增多导致非线性失真严重，本方案使用自适应滤波器和非线性后处理滤波器进行联合反馈消除，可以有效的去除引起啸叫的反馈信号，本实施例可以解决在前向处理过程中宽动态范围的调整带来的不稳定。

由于啸叫发生在高频部分，但是自适应滤波器结合信号的预处理对高频信号的反馈信号衰减效果，极度不稳定，导致啸叫时有时无地发生。本实施例通过啸叫类型进行检测并且通过啸叫频点的增益进行控制，对自适应滤波器进行更新和步长的控制，针对高频啸叫先降增益再处理，使自适应滤波器发挥稳定。啸叫的产生根本是增益的增加，不同音源产生的啸叫的频点个数以及啸叫的频点特征对啸叫类型进行分类，本实施例通过神经网络对啸叫的类型进行判断，主要分为喇叭等外部激励源、语音源、噪声源造成的啸叫。根据啸叫的类型直接进行增益衰减控制，并且对滤波器的步长进行调控，并根据后馈麦克风采集的数据的音量大小对反馈的系数进行控制，并且配合非线性后处理滤波器进行联合的反馈消除，抑制啸叫。

请参见图5，图5为本申请实施例所提供的一种啸叫抑制装置的结构示意图，该装置可以包括：

啸叫检测模块501，用于根据麦克风采集的音频信号判断是否存在啸叫事件；

啸叫分类模块502，若存在所述啸叫事件，则确定所述啸叫事件对应的啸叫类型；

信号调整模块503，用于若所述啸叫类型为冲击波类型的啸叫，则降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益，并对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理得到目标音频信号；

音频播放模块504，用于控制所述扬声器播放所述目标音频信号。

本实施例在判定存在啸叫事件之后，确定啸叫事件对应的啸叫类型，以便根据啸叫类型确定啸叫事件发生的频段。若啸叫类型为冲击波类型的啸叫，则说明啸叫事件的能量较高，此时仅使用滤波器无法完全抑制啸叫。本实施例先降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益，再对降低幅值增益后的音频信号进行滤波处理得到目标音频信号。目标音频信号中能够引起啸叫的反馈信号较少，因此使用扬声器播放所述目标音频信号能够提高啸叫事件的抑制效果，降低音频播放对于用户听力的损害。

进一步的，所述信号调整模块503，用于确定后馈麦克风采集的扬声器参考信号；还用于将所述扬声器参考信号和所述降低幅值增益后的音频信号输入自适应滤波器，得到第一滤波结果；还用于将所述第一滤波结果和所述降低幅值增益后的音频信号输入非线性后处理滤波器，得到第二滤波结果；还用于将所述第一滤波结果和所述第二滤波结果进行叠加得到叠加结果，将所述音频信号减去所述叠加结果得到所述目标音频信号。

进一步的，啸叫检测模块501用于根据麦克风采集的音频信号的幅值大小判断是否存在啸叫事件。

进一步的，啸叫分类模块502用于提取所述音频信号中的特征向量；还用于将所述特征向量输入啸叫分类模型，并根据所述啸叫分类模型的输出结果确定所述啸叫事件对应的啸叫类型。

进一步的，信号调整模块503还用于在根据所述啸叫事件所在频段确定所述啸叫类型之后，若所述啸叫类型为非冲击波类型的啸叫，则利用自适应滤波器对采集的音频信号进行滤波处理，得到目标音频信号。

进一步的，信号调整模块503用于根据所述啸叫事件所在频段的跨度和能量确定增益变化量；还用于按照所述增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益。

进一步的，还包括；

增益调整模块，用于在按照所述增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益之后，延时预设时长，判断当前时刻是否存在啸叫事件；若是，则将所述增益变化量减小预设数值得到新的增益变化量，并按照所述新的增益变化量降低所述啸叫事件所在频段的幅值增益。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

本申请还提供了一种存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请还提供了一种入耳式耳机，包括反馈麦克风、扬声器、存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时，可以实现上述实施例所提供的步骤。上述入耳式耳机可以包括有线耳机和无线耳机(如TWS真无线耳机)。

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。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，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。在没有更多限制的状况下，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。