本发明公开了基于新阈值函数的小波语音去噪方法，该方法主要步骤包括：1)带噪语音产生；2)对带噪语音进行小波分解；3)对带噪语音进行小波阈值处理；4)对处理后的语音进行小波重构；5)得到去噪后语音信号；其中主要是对步骤3)进行处理，步骤3)直接决定去噪效果。步骤3)是对带噪语音进行小波分解后的小波系数进行阈值处理，主要涉及到阈值的确定以及阈值函数的选取。本发明采用的新阈值函数缓解了传统硬阈值函数不连续导致处理后信号产生振荡、软阈值函数处理信号后失真较大的问题。新的阈值函数能更好的抑制噪声，提高语音信号信噪比，减少语音失真，得到更好的去噪效果。
📄 2017104434291
📂 G10L21_0208
👤 南京邮电大学
📅 2017-06-13
本发明公开了一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法，用于水声通信信号去噪。首先基于水声信号稀疏特性，采用稀疏编码理论预先去除高斯噪声，包括基于拉普拉斯分布模型构造稀疏惩罚函数，求解在极大似然估计情况下的稀疏分量。然后基于水声信号的非高斯特性，将非高斯随机噪声视作源信号，基于改进灰狼优化算法求解水声信号盲源分离问题。最后基于分离后信号和接收信号之间的相关系数矩阵提取目标信号，去除非高斯噪声。本发明能有效抑制复杂水声环境中高斯和非高斯噪声，提高水声信号接收质量。
📄 2020110078525
📂 G10L21_0208
👤 青岛科技大学
📅 2020-09-23
本发明公开了基于盲源分离算法的麦克风阵列鼾声信号分离方法及系统，通过多麦克风阵列同时采集两个测试者整晚的鼾声数据；对采集到的混合鼾声信号使用谱减法进行降噪处理；通过短时能量的端点检测法对采集到的整晚鼾声信号中的有效片段进行截取；通过多麦克风采集到的鼾声信号进行波形对比对独立鼾声信号和混合鼾声信号进行分离；通过鼾声盲源分离算法将两个测试者的混合鼾声分离出来；根据麦克风阵列基于TDOA算法的声源定位技术对分离出来的鼾声分类；根据分类结果得到两个测试者独立的整晚鼾声数据。
📄 2020115298131
📂 G10L21_0208
👤 杭州旷维炬锐科技有限公司
📅 2020-12-22
本发明公开了一种基于时间戳同步的回声消除方法，包括以下步骤：获取参考音频信号和音频输入信号；采用时间戳分别对参考音频信号和音频输入信号进行标记；根据参考音频信号和音频输入信号的时间戳计算获取音频时延；根据参考音频信号和音频输入信号进行吞音消除处理，生成消除调整信息；根据音频时延和消除调整信息对音频输入信号进行回声消除。本发明还公开了一种基于时间戳同步的回声消除系统。本发明结合时间戳对信号进行标记，保证数据的准确性；且有效解决了吞音问题，提高了回声处理精度。
📄 2021102910571
📂 G10L21_0208
👤 三亚卓越青凡网络科技有限公司
📅 2021-03-18
一种融合OMLSA和TQWT的光纤麦克风单通道语音增强方法，对采集的语音信号首先进行分帧处理，对每一帧进行OMLSA语音增强，并使用分段信噪比为判决条件，决定是否需要进行TQWT去除残留噪声。利用重建误差选择TQWT分解所需参数Q因子和冗余量r的最佳值，保证对语音信号分解得到最适合的一组小波系数，并根据每个小波系数自适应选择阈值，使用基追踪对小波系数进行稀疏化，通过稀疏化的小波系数重构得到最终增强的语音信号。相较于只使用OMLSA进行去噪，本发明方法可在此基础上进一步有效抑制残余噪声，提升了语音增强效果。
📄 2024118719910
📂 G10L21_0208
👤 三峡大学
📅 2024-12-18
本发明提供了一种基于多尺度时延采样的单通道语音分离方法，提取多个说话人混合语音信号混合语音特征，对混合语音特征进行分割，并拼接成3D张量，采用第一双向循环神经网络迭代地对3D张量进行建模，捕获局部特征信息和全局特征信息，采用多尺度时延采样建模，对第一双向循环神经网络的输出进行不同尺度的时延采样，并采用第二双向循环神经网络捕获不同尺度下的特征信息，将特征信息进行重叠相加，并映射为多个说话人纯净语音的掩码，再将掩码与混合语音特征进行点乘，得到多个说话人的纯净语音表征，将每个人的纯净语音表征重构成分离后的语音信号。本发明通过多尺度时延采样建模，弥补分段式建模中的信息缺失，极大地提升了语音分离性能。
📄 2021110062517
📂 G10L21_0208
👤 江苏大学
📅 2021-08-30
本发明实施例公开了一种降低音频信号噪音的方法及终端设备，应用于终端技术领域，可解决音频信号中噪音较大，无法获取有效的音频信号的问题。该方法包括：采集第一音频信号；判断第一音频信号中是否存在不符合预先存储的用户声音特征的干扰音频信号，预先存储的用户声音特征包括：用户声音的音色参数、用户声音的音调参数和用户声音的响度参数中的至少一项特征；若存在不符合预先存储的用户声音特征的干扰音频信号，则从第一音频信号中过滤干扰音频信号，以得到第二音频信号，第二音频信号为用户的语音的音频信号。该方法应用于声音环境嘈杂的场景中。
📄 2020104584286
📂 G10L21_0208
👤 广东小天才科技有限公司
📅 2020-05-26
本发明涉及信号处理技术领域，本发明公开了一种音频信号处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理音频信号；运用波束形成算法，对所述待处理音频信号进行声源定位，确定与所述待处理音频信号对应的声源方向；基于所述声源方向，通过声学模型对所述待处理音频信号进行降噪处理，得到第一音频信号；对所述第一音频信号进行过滤处理，得到第二音频信号；对所述第二音频信号进行回声消除处理，得到有效音频信号，如此，本发明实现了通过回声消除提高了对音频信号方向定位的准确性，防止了啸叫现象，提高了信号的信噪比，提高了声音的质量，进一步提高了用户的使用和体验。
📄 2022104168909
📂 G10L21_0208
👤 深圳魔耳智能声学科技有限公司
📅 2022-04-20
本发明是一种基于深度神经网络和残差长短时记忆网络(DNN‑CLSTM)的语音增强方法。此方法将谱减法获取的语音幅值特征和快速傅里叶变换获取的语音梅尔倒谱系数(MFCC)特征输入至DNN‑CLSTM网络模型，实现语音增强的目的。首先，对含噪语音进行时频掩蔽和加窗分帧处理，利用快速傅里叶变换获取含噪语音的幅值和相位特征，并估计出含噪语音的噪声幅值；然后，用含噪语音幅值减去估计的噪声信号幅值，得到谱减后的语音信号幅值作为神经网络输入的第一特征。其次，对含噪语音进行快速傅里叶变换(FFT)，求取语音信号的谱线能量进而得到含噪语音的MFCC特征作为语音信号的第二特征。将上述二种特征输入至DNN‑CLSTM网络中进行训练得到网络模型，并采取最小均方误差(MMSE)损失函数评价指标评估模型有效性。最后，将实际含噪语音集输入至完成训练的语音增强网络模型中，预测出增强后的估计幅值和MFCC，采用逆傅立叶变换得到最终的增强语音信号。本发明具有语音的高保真性。
📄 2020113239872
📂 G10L21_0208
👤 西安邮电大学
📅 2020-11-23
本发明提供基于时频掩码分离的数字音频降噪方法，涉及数字信号处理技术领域，本发明通过动态掩码调整技术，不仅能够实时适应环境噪声的变化，优化降噪效果，还能在复杂噪声环境下精确区分不同声源，从而提升车载音频系统的语音识别和处理能力；通过结合多模态数据的采集与综合噪声建模技术，为系统提供了更为详尽的噪声预测和处理依据，以在降低噪声干扰的同时，提高音频处理的清晰度和准确性。
📄 2025108319812
📂 G10L21_0208
👤 武汉浩鸣商贸有限公司
📅 2025-06-20
本发明公开了一种基于学习补偿的背景噪声去除方法，包括以下步骤：步骤（1）：按照会议规模将会议场景背景噪声数据集分为小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、大型会议背景噪声；步骤（2）：背景噪声估计具体为：步骤（2.1）：采用GMM模型学习背景噪声的特征，分别得出小型会议背景噪声、中等会议背景噪声、以及大型会议背景噪声的背景噪声分布；步骤（2.2）：通过GMM识别出采集的语音信号属于何种规模的背景噪声，最后根据识别结果选择对应规模的背景噪声分布；步骤（3）：根据所估计出的背景噪声分布，采用噪声学习补偿算法对采集的语音信号进行补偿，去除采集语音信号中的背景噪声。本发明具有有效去除背景噪声的优点。
📄 2019101824637
📂 G10L21_0208
👤 南京邮电大学
📅 2019-03-11
本发明公开了一种基于混响环境下麦克风阵列波束形成方法：步骤1、获取麦克风接收到的信号；步骤2、对第n个麦克风接收到的信号xn(k)进行分帧加窗处理，得第n个麦克风接收到的加窗信号xnw(k)；步骤3、对第n个麦克风接收到的加窗信号xnw(k)进行第i个频率点的傅里叶变换；步骤4、基于维纳滤波的方法获得的输出信号；步骤5、通过基于维纳滤波的LCMV波束形成方法获得麦克风阵列波束形成器的输出信号。可有效抑制麦克风阵列混响问题，是一种适用于任意阵列结构的波束形成方法。
📄 2016111502388
📂 G10L21_0208
👤 南京信息工程大学
📅 2016-12-14
柿子坊 · 知识产权运营
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