助听器降噪方法、助听器、电子设备及可读存储介质

申请号 CN202311797645.8 申请日 2023-12-25 公开(公告)号 CN117939377A 公开(公告)日 2024-04-26
申请人 珠海格力电器股份有限公司; 珠海联云科技有限公司; 发明人 文佳; 唐杰; 冼海鹰; 何文剑; 文英;
摘要 本 发明 提出的一种 助听器 降噪方法、助听器、 电子 设备及可读存储介质,所述方法包括步骤:对环境音进行采集得到环境音频 信号 ;对所述环境 音频信号 中的噪声进行分离得到噪声信号;确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。通过从环境音频信号中提取得到噪声信号,并将噪声信号分离为稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号,从而实现了对环境中固定的噪声源和突发的噪声源进行确定,即可分别基于稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号进行降噪处理,使得降噪与环境噪声中的多样性相匹配,提高降噪效果。
权利要求

1.一种助听器降噪方法,其特征在于,所述助听器降噪方法包括:
对环境音进行采集得到环境音频信号
对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
2.如权利要求1所述的助听器降噪方法,其特征在于,所述确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号包括:
在预设判定周期内持续获取所述噪声信号;
确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号;
将所述噪声信号中除所述稳定噪声子信号之外的信号成分作为所述非稳定噪声子信号。
3.如权利要求2所述的助听器降噪方法,其特征在于,所述确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号包括:
确定所述噪声信号对应的频域特征
针对所述频域特征中的每一单位频率,确定所述单位频率对应的能量值;
判断所述能量值在预设判定周期内是否保持一致;
若所述能量值在预设判定周期内保持一致,则确定所述单位频率对应的信号成分属于所述稳定噪声子信号。
4.如权利要求1所述的助听器降噪方法,其特征在于,所述分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
获取所述稳定噪声子信号的目标频率,并通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理;
获取与所述非稳定噪声子信号对应的历史非稳定噪声数据;
根据所述历史非稳定噪声数据确定所述非稳定噪声子信号的变化特征,并通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
5.如权利要求4所述的助听器降噪方法,其特征在于,所述通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
确定与所述目标频率对应的第一滤波器
通过所述第一滤波器对所述稳定噪声子信号进行降噪处理。
6.如权利要求4所述的助听器降噪方法,其特征在于,所述通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
确定与所述变化特征对应的滤波器参数;
根据所述滤波器参数构建第二滤波器;
通过所述第二滤波器对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
7.如权利要求1所述的助听器降噪方法,其特征在于,在所述对环境音进行采集得到环境音频信号之后包括:
对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到有效音频信号;
对所述有效音频信号进行增强操作。
8.一种助听器,其特征在于,所述助听器包括:
第一采集模,用于对环境音进行采集得到环境音频信号;
第一分离模块,用于对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
第一确定模块,用于确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
第一降噪模块,用于分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的助听器降噪方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的助听器降噪方法的步骤。

说明书全文

助听器降噪方法、助听器、电子设备及可读存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及音频处理领域,尤其涉及一种助听器降噪方法、助听器、电子设备及可读存储介质。

背景技术

[0002] 助听器用来帮助听受损的人重新拥有清晰的听觉体验。然而,随着生活节奏的加快和环境噪声的增加,助听器在面对复杂的声音环境时需要对环境中的噪音进行处理,即降噪;而现有技术中的降噪方式通常针对特定频率进行,而真实环境中可能存在多样的噪声,因此,现有的降噪方式无法有效地对不同类型的噪声进行去除。

发明内容

[0003] 本发明的主要目的在于提出一种助听器降噪方法、助听器、电子设备及可读存储介质,旨在解决现有技术中无法有效地对不同类型的噪声进行去除的问题。
[0004] 为实现上述目的,本发明提供一种助听器降噪方法,所述方法包括步骤:
[0005] 对环境音进行采集得到环境音频信号
[0006] 对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
[0007] 确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
[0008] 分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0009] 可选地,所述确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号包括:
[0010] 在预设判定周期内持续获取所述噪声信号;
[0011] 确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号;
[0012] 将所述噪声信号中除所述稳定噪声子信号之外的信号成分作为所述非稳定噪声子信号。
[0013] 可选地,所述确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号包括:
[0014] 确定所述噪声信号对应的频域特征
[0015] 针对所述频域特征中的每一单位频率,确定所述单位频率对应的能量值;
[0016] 判断所述能量值在预设判定周期内是否保持一致;
[0017] 若所述能量值在预设判定周期内保持一致,则确定所述单位频率对应的信号成分属于所述稳定噪声子信号。
[0018] 可选地,所述分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
[0019] 获取所述稳定噪声子信号的目标频率,并通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理;
[0020] 获取与所述非稳定噪声子信号对应的历史非稳定噪声数据;
[0021] 根据所述历史非稳定噪声数据确定所述非稳定噪声子信号的变化特征,并通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0022] 可选地,所述通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
[0023] 确定与所述目标频率对应的第一滤波器
[0024] 通过所述第一滤波器对所述稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0025] 可选地,所述通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理包括:
[0026] 确定与所述变化特征对应的滤波器参数;
[0027] 根据所述滤波器参数构建第二滤波器;
[0028] 通过所述第二滤波器对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0029] 可选地,在所述对环境音进行采集得到环境音频信号之后包括:
[0030] 对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到有效音频信号;
[0031] 对所述有效音频信号进行增强操作。
[0032] 为实现上述目的,本发明还提供一种助听器,所述助听器包括:
[0033] 第一采集模,用于对环境音进行采集得到环境音频信号;
[0034] 第一分离模块,用于对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
[0035] 第一确定模块,用于确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
[0036] 第一降噪模块,用于分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0037] 为实现上述目的,本发明还提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的助听器降噪方法的步骤。
[0038] 为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的助听器降噪方法的步骤。
[0039] 本发明提出的一种助听器降噪方法、助听器、电子设备及可读存储介质,对环境音进行采集得到环境音频信号;对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。通过从环境音频信号中提取得到噪声信号,并将噪声信号分离为稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号,从而实现了对环境中固定的噪声源和突发的噪声源进行确定,即可分别基于稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号进行降噪处理,使得降噪与环境噪声中的多样性相匹配,提高降噪效果。附图说明
[0040] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0041] 为了更清楚地说明本发明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,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042] 一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
[0043] 图1为本发明助听器降噪方法第一实施例的流程示意图;
[0044] 图2为本发明助听器降噪方法的整体流程图
[0045] 图3为本发明助听器降噪方法的执行流程图;
[0046] 图4为本发明电子设备的模块结构示意图。

具体实施方式

[0047] 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的一部分实施例,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的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。
[0048] 下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然,它们仅仅为示例,并且目的不在于限制本发明。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。
[0049] 应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。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,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,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,都应当属于本申请保护的范围。
[0050] 本发明提供一种助听器降噪方法,参照图1和图2,图1为本发明助听器降噪方法第一实施例的流程示意图,图2为本发明助听器降噪方法的整体流程图,所述方法包括步骤:
[0051] 步骤S10,对环境音进行采集得到环境音频信号;
[0052] 对环境音进行采集的方式可以基于实际应用需要进行设置,如麦克传感器等,后续以麦克风为例进行说明;具体地,还可以设置采集方向不同的多个麦克风,以对不同方向的环境音进行采集,并综合得到环境音频信号。
[0053] 步骤S20,对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
[0054] 可以理解的是,环境音频信号中包含有效音频信号与噪声信号。在进行降噪时,则需要将有效音频信号与噪声信号进行分离,进而针对噪声信号进行降噪;具体地,分离方式可以基于实际需要进行设置,如通过空间滤波、波束成形、回声消除等方式来实现有效音频信号与噪声信号的分离;再如将环境音频信号输入到神经网络模型中,通过神经网络模型实现有效音频信号与噪声信号的分离。
[0055] 步骤S30,确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
[0056] 稳定噪声子信号为噪声信号中相对固定的信号成分,具体可以表现为不随时间变化以恒定的振幅和频率存在的信号;
[0057] 非稳定噪声子信号即为噪声信号中除稳定噪声子信号之外的信号成分。
[0058] 具体可以基于稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号的特点对两者进行确定;稳定噪声子信号在连续采集的噪声信号中保持相对稳定的状态,因此,通过对连续的噪声信号进行固定成分的定位可以确定其中的稳定噪声子信号;在稳定噪声子信号确定之后,即可确定剩余的信号成分为非稳定噪声子信号。
[0059] 步骤S40,分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0060] 在确定稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号之后,即可针对稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号的特点进行降噪;具体降噪方式可以基于实际需要进行设置;如由于稳定噪声子信号的频率、振幅相对稳定,因此,可以针对频率确定的方式来对稳定噪声子信号进行降噪;而由于非稳定噪声子信号是具有变化性的,因此,需要基于非稳定噪声子信号的实际状态进行降噪。
[0061] 在对稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理后,得到环境音频信号中的有效音频信号,并将有效音频信号通过扬声器输出。
[0062] 本实施例通过从环境音频信号中提取得到噪声信号,并将噪声信号分离为稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号,从而实现了对环境中固定的噪声源和突发的噪声源进行确定,即可分别基于稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号进行降噪处理,使得降噪与环境噪声中的多样性相匹配,提高降噪效果。
[0063] 进一步地,后续一并参见图2、3,在基于本发明的第一实施例所提出的本发明助听器降噪方法第二实施例中,所述步骤S30包括步骤:
[0064] 步骤S31,在预设判定周期内持续获取所述噪声信号;
[0065] 步骤S32,确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号;
[0066] 步骤S33,将所述噪声信号中除所述稳定噪声子信号之外的信号成分作为所述非稳定噪声子信号。
[0067] 预设判定周期为预先设置的用以对信号的稳定程度进行判断的周期;预设判定周期的具体长度可以基于实际应用需要进行设置;预设判定周期可以设置为具体的时长,还可以设置为音频采样周期的数量,在每个音频采样周期进行一次环境音频信号的采样。
[0068] 由于稳定噪声子信号是不随时间变化的,因此,通过从噪声信号中确定预设判定周期内保持一致的信号成分,即可确定噪声信号中的稳定噪声子信号;在稳定噪声子信号确定之后,即可得到噪声信号中除稳定噪声子信号之外的非稳定噪声子信号。
[0069] 进一步地,所述步骤S32包括步骤:
[0070] 步骤S321,确定所述噪声信号对应的频域特征;
[0071] 步骤S322,针对所述频域特征中的每一单位频率,确定所述单位频率对应的能量值;
[0072] 步骤S323,判断所述能量值在预设判定周期内是否保持一致;
[0073] 步骤S324,若所述能量值在预设判定周期内保持一致,则确定所述单位频率对应的信号成分属于所述稳定噪声子信号。
[0074] 频域特征用以指示噪声信号在频率方面特性;噪声信号的频域特征可以基于实际需要设置具体的处理方式得到;如对噪声信号进行傅里叶变换。
[0075] 单位频率在确定稳定噪声子信号时,进行频率分析的最小单位;单位频率可以为具体的频率点,还可以为频率区间;单位频率的具体参数可以基于实际应用需要进行设置。
[0076] 频率特征指示了不同单位频率对应的能量值;单位频率对应的能量值越大,说明其在噪声信号中所占的成分越多,单位频率对应的能量值越小,说明其在噪声信号中所占的成分越少;当能量值在预设判定周期内保持一致时,认为噪声信号在预设判定周期内采集到的单位频率对应的成分一致,因此,认为单位频率对应的成分为稳定噪声子信号;需要说明的是,由于采集误差、噪声源的稳定性、计算误差等问题,可能导致稳定噪声子信号对应的能量值存在小幅度波动,因此,为了避免误判,可以设置误差值,当单位频率在预设判定周期内的最大能量值与最小能量值的差值小于误差值时,则认为对应的能量值在预设判定周期内一致。
[0077] 本实施例通过单位频率对应的能量值能够准确确定噪声信号中的稳定噪声子信号。
[0078] 进一步地,在基于本发明的第一实施例所提出的本发明助听器降噪方法第三实施例中,在所述步骤S40包括步骤:
[0079] 步骤S41,获取所述稳定噪声子信号的目标频率,并通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理;
[0080] 目标频率为稳定噪声子信号包含的单位频率;由于稳定噪声子信号中的信号成分相对固定,即稳定噪声子信号中包含的单位频率相对固定,对稳定噪声子信号进行降噪时针对的频率也相对固定;因此,本实施例中,基于目标频率对稳定噪声子信号进行降噪;具体地:所述步骤S41包括步骤:
[0081] 步骤S411,确定与所述目标频率对应的第一滤波器;
[0082] 步骤S412,通过所述第一滤波器对所述稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0083] 第一滤波器为固定滤波器;第一滤波器通过设置固定的目标频率,从而实现对与确定频率对应的信号成分进行;而由于稳定噪声子信号的单位频率固定,因此,通过固定滤波器能够有效地对稳定噪声子信号进行去除。具体固定滤波器的设置方式可以基于实际需要进行选择,在此不进行限定。
[0084] 步骤S42,获取与所述非稳定噪声子信号对应的历史非稳定噪声数据;
[0085] 步骤S43,根据所述历史非稳定噪声数据确定所述非稳定噪声子信号的变化特征,并通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0086] 历史非稳定噪声数据用以指示连续获取到的与非稳定噪声子信号相关的噪声数据;需要说明的是,历史非稳定噪声数据为在当前使用周期内采集到的;如助听器在启动之后持续对环境音频信号进行采集,并从中分离得到噪声信号,以及噪声信号中的非稳定噪声数据;将获得的非稳定噪声数据进行积累得到历史非稳定噪声数据。
[0087] 变化特征用以指示非稳定噪声子信号的变化规律;可以理解的是,虽然非稳定噪声子信号不是如稳定噪声子信号般固定的,但是非稳定噪声子信号的变化往往是具有一定规律的,如背景音乐、规律性的敲击声等;因此,通过对非稳定噪声子信号中的变化特征进行分析,能够基于变化特征对非稳定噪声子信号进行降噪。
[0088] 进一步地,所述步骤S43包括步骤:
[0089] 步骤S431,确定与所述变化特征对应的滤波器参数;
[0090] 步骤S432,根据所述滤波器参数构建第二滤波器;
[0091] 步骤S433,通过所述第二滤波器对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0092] 具体地,可以在时域和频域两个方面实现对非稳定噪声数据进行动态降噪;针对时域的动态降噪,可以通过设置具体算法来监测非稳定噪声子信号的变化;并利用自适应滤波器,即第二滤波器来根据非稳定噪声子信号的变化特征来自动调整滤波器参数实现降噪。针对频域的动态降噪,可以将对噪声信号的频谱分析与信号分离进行结合;首先对采集到的环境音频信号进行频谱分析,并将非稳定噪声子信号和有效音频信号在频域上进行表示,然后,通过设置适当的滤波算法,选择性地在频率上对滤除非稳定噪声子信号,保留有效音频信号的成分,从而实现对非稳定噪声子信号的滤除。运用实时信号处理技术,通过持续地监测非稳定噪声子信号的变化特征,并根据这些变化特征在时域和频域上调整对应算法,使得能够实时适应不同的噪声环境,并有效地提取出正常音频信号;在不同的噪声环境下都能够提供出色的降噪效果。
[0093] 本实施例能够分别针对稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号进行降噪。
[0094] 进一步地,在基于本发明的第一实施例所提出的本发明助听器降噪方法第四实施例中,在所述步骤S10之后还包括步骤:
[0095] 步骤S50,对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到有效音频信号;
[0096] 步骤S60,对所述有效音频信号进行增强操作。
[0097] 可以理解的是,降噪的目的是为了降低噪声对有效音频信号的干扰;而为了使得有效音频信号更加突出,从而更清晰地被用户听到,还可以对有效音频信号进行增强操作。
[0098] 具体的增强操作可以基于实际应用场景进行设置;如增强操作包括但不限于语音增强、压缩限幅脑电图分析、机器学习算法、人机交互技术;
[0099] 通过语音增强能够保持语音频带的足够放大倍数,以确保重要的有效音频信息不被掩盖;通过使用适当的信号处理算法,可以增加有效音频信息的清晰度和可听性。
[0100] 在语音增强操作的同时,为了防止强噪声信号过度放大引起不适,通过压缩限幅技术在信号超过一定阈值时进行动态限制,以确保声音的音量适中,不会对用户造成不适。
[0101] 人脑对不同的声音的反应不同;因此,结合脑电图来分析大脑对声音的反应,从而能够确定有效音频信号中容易被掩盖的部分,进而对此部分进行增强;具体地,通过对脑电图信号的处理,记录人脑对声音的反应,来识别被掩盖的有效音频信号,并在噪声背景下提取出被掩盖的有效音频信号,并对此部分进行增强,以提高用户对声音细节的感知能力。
[0102] 通过机器学习算法来提取有效音频信号,并去除与有效音频信号不匹配的噪声信号;在具体应用中,还可以针对不同的声音环境以及用户偏好训练出最佳的增益调节模型,从而使得降噪效果能够与环境以及用户需要相匹配,提高降噪效果,同时,使用深度学习提取语音特征可以避免失真现象的发生,确保声音的真实还原。
[0103] 人机交互技是通过接收用户的反馈来实现个性化降噪,从而使得降噪效果能够匹配用户需要;具体地,用户通过助听器的交互器件来输入反馈信息;通过反馈信息来分析用户的降噪喜好,进而为基于反馈信息针对不同用户定制增益调节模型,以提高降噪效果;反馈信息可以包括用户对降噪效果的评价和反馈。
[0104] 本实施例能够通过增强操作来增强有效音频信号,从而使得有效音频信号能够更好地被用户接收。
[0105] 需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
[0106] 通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
[0107] 本申请还提供一种用于实施上述助听器降噪方法的助听器,助听器包括:
[0108] 第一采集模块,用于对环境音进行采集得到环境音频信号;
[0109] 第一分离模块,用于对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到噪声信号;
[0110] 第一确定模块,用于确定所述噪声信号中的稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号;
[0111] 第一降噪模块,用于分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0112] 本助听器通过从环境音频信号中提取得到噪声信号,并将噪声信号分离为稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号,从而实现了对环境中固定的噪声源和突发的噪声源进行确定,即可分别基于稳定噪声子信号和非稳定噪声子信号进行降噪处理,使得降噪与环境噪声中的多样性相匹配,提高降噪效果。
[0113] 需要说明的是,该实施例中的第一采集模块可以用于执行本申请实施例中的步骤S10,该实施例中的第一分离模块可以用于执行本申请实施例中的步骤S20,该实施例中的第一确定模块可以用于执行本申请实施例中的步骤S30,该实施例中的第一降噪模块可以用于执行本申请实施例中的步骤S40。
[0114] 进一步地,所述第一确定模块包括:
[0115] 第一获取单元,用于在预设判定周期内持续获取所述噪声信号;
[0116] 第一确定单元,用于确定所述噪声信号中在所述预设判定周期内保持一致的信号成分,得到所述稳定噪声子信号;
[0117] 第一执行单元,用于将所述噪声信号中除所述稳定噪声子信号之外的信号成分作为所述非稳定噪声子信号。
[0118] 进一步地,所述第一确定单元包括:
[0119] 第一确定子单元,用于确定所述噪声信号对应的频域特征;
[0120] 第二确定子单元,用于针对所述频域特征中的每一单位频率,确定所述单位频率对应的能量值;
[0121] 第一判断子单元,用于判断所述能量值在预设判定周期内是否保持一致;
[0122] 第三确定子单元,用于若所述能量值在预设判定周期内保持一致,则确定所述单位频率对应的信号成分属于所述稳定噪声子信号。
[0123] 进一步地,所述第一降噪模块包括:
[0124] 第二获取单元,用于获取所述稳定噪声子信号的目标频率,并通过所述目标频率对所述稳定噪声子信号进行降噪处理;
[0125] 第三获取单元,用于获取与所述非稳定噪声子信号对应的历史非稳定噪声数据;
[0126] 第二确定单元,用于根据所述历史非稳定噪声数据确定所述非稳定噪声子信号的变化特征,并通过所述变化特征对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0127] 进一步地,所述第二获取单元包括:
[0128] 第三确定子单元,用于确定与所述目标频率对应的第一滤波器;
[0129] 第一降噪子单元,用于你通过所述第一滤波器对所述稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0130] 进一步地,所述第二确定单元包括:
[0131] 第四确定子单元,用于确定与所述变化特征对应的滤波器参数;
[0132] 第一构建子单元,用于根据所述滤波器参数构建第二滤波器;
[0133] 第二降噪子单元,用于通过所述第二滤波器对所述非稳定噪声子信号进行降噪处理。
[0134] 进一步地,所述助听器降噪方法还包括:
[0135] 第一分离模块,用于对所述环境音频信号中的噪声进行分离得到有效音频信号;
[0136] 第一增强模块,用于对所述有效音频信号进行增强操作。
[0137] 参照图4,在硬件结构上所述电子设备可以包括通信模块10、存储器20以及处理器30等部件。在所述电子设备中,所述处理器30分别与所述存储器20以及所述通信模块10连接,所述存储器20上存储有计算机程序,所述计算机程序同时被处理器30执行,所述计算机程序执行时实现上述方法实施例的步骤。
[0138] 通信模块10,可通过网络与外部通讯设备连接。通信模块10可以接收外部通讯设备发出的请求,还可以发送请求、指令及信息至所述外部通讯设备,所述外部通讯设备可以是其它电子设备、服务器或者物联网设备,例如电视等等。
[0139] 存储器20,可用于存储软件程序以及各种数据。存储器20可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如分别对所述稳定噪声子信号与非稳定噪声子信号进行降噪处理)等;存储数据区可包括数据库,存储数据区可存储根据系统的使用所创建的数据或信息等。此外,存储器20可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0140] 处理器30,是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器20内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器20内的数据,执行电子设备的各种功能和处理数据,从而对电子设备进行整体监控。处理器
30可包括一个或多个处理单元;可选地,处理器30可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器30中。
[0141] 尽管图4未示出,但上述电子设备还可以包括电路制模块,所述电路控制模块用于与电源连接,保证其他部件的正常工作。本领域技术人员可以理解,图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
[0142] 本发明还提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序。所述计算机可读存储介质可以是图4的电子设备中的存储器20,也可以是如ROM(Read‑Only Memory,只读存储器)/RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种,所述计算机可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的终端设备(可以是电视,汽车,手机,计算机,服务器,终端,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0143] 在本发明中,术语“第一”“第二”“第三”“第四”“第五”仅用于描述的目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0144] 在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0145] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,本发明保护的范围并不局限于此,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改和替换,这些变化、修改和替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
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