CN109637552A - 一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法，该方法包括：预处理语音数据，计算语音信号频谱，提取啸叫特征，抑制啸叫信号步骤。本发明能够实时精确判断啸叫信号，有效抑制音频设备产生的啸叫现象，提升语音的音质，适用于音频设备发射端或接收端。
Description
技术领域
本发明涉及一种音频设的语音处理方法，尤其涉及一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法，属于无线通信技术领域。
背景技术
随着通信技术的发展，无线通信设备极大地便利了人们的日常生活和工作，尤其是移动终端设备，不仅仅广泛应用于个人生活中，各行业对无线通信设备的需求也越来越广泛，例如轨道交通、安防、公安等行业对专用无线通信设备有着更特殊的需求。
由于专网行业的特殊使用场景，对音频终端设备的音量要求比较大，这就存在音频设备之间产生啸叫现象。
啸叫现象是声反馈的一种，当两部设备通话过程中，距离过近、扬声器音量足够大时，会产生啸叫现象，啸叫产生需要满足三个条件：一是话筒与扬声器同时使用；二是扬声器声音能够通过空间传到话筒；三是扬声器发出的声音能量足够大，话筒的拾音灵敏度足够高。
音频设备啸叫现象对设备音频的音质有非常大的影响，啸叫会使音质急剧下降，影响用户使用体验，由于啸叫是***形成正反馈产生的，会使***负荷逐渐变大，甚至会损坏设备。
由于啸叫现象产生的声反馈环境随着两部设备的相对位置、扬声器音量和麦克风拾音灵敏度变化的，不同状态下的声反馈环境产生的啸叫频点和带宽有所差异，很难准确建立声反馈环境的模型，并且声反馈是通过空间从一部设备的扬声器传到另一部设备的麦克风，不可能同时获取到一部设备的扬声器输出信号和另一部设备的麦克风输入信号，因此几乎不可能估计出两路信号的函数关系。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明提供了一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法，包括以下具体步骤：
步骤101，预处理语音数据：获取发射端或者接收端语音数据，滤除音频以外的干扰信号；
步骤102，计算语音信号频谱；
步骤103，提取啸叫特征：对语音信号频谱进行啸叫特征分析，判别语音信号是否产生啸叫现象，并精确定位啸叫信号的频点；
步骤104，抑制啸叫信号：对啸叫信号进行陷波处理，抑制啸叫信号；
步骤105，恢复并输出语音信号：将陷波处理后是语音信号由频域变换到时域，输出处理后的语音信号。
可选地，步骤101包括：对发射端麦克风信号进行采样，得到发射端的数据；对接收端解调出的语音数据进行采样率变换，得到接收端数据；对语音信号进行低通滤波，只保留0-3.4KHz的信号；
可选地，步骤102包括：利用离散傅里叶变换将时域语音信号转换到频域，得到语音信号频谱；
可选地，步骤103包括：将语音频带划分为0-1KHz频段、1KHz-2KHz频段和2KHz以上频段三个子带，确定所述语音信号频谱的最大幅值频点所在子带；如果最大幅值频点在1KHz-2KHz频段或2KHz以上频段内，直接将该最大幅值频点判定为啸叫频点；如果最大幅值频点在0-1KHz频段内，计算实测语音0-1KHz频段内的能量谱密度，并与0-1KHz频段内的正常语音能量谱密度比较，判断实测语音是否存在啸叫。
由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果在于：
本发明能够实时精确判断啸叫信号，有效抑制音频设备产生的啸叫现象，提升语音的音质，适用于音频设备发射端或接收端。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明的流程图；
图2是本发明实施例1中步骤103的流程图；
图3是本发明实施例1中啸叫语音信号低频段频谱图；
图4是本发明实施例1中啸叫语音信号中频段频谱图；
图5是本发明实施例1中啸叫语音信号高频段频谱图；
图6是本发明实施例1中恢复的语音信号频谱图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1，一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法实施例的处理流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，终端获取上行或下行语音数据，对语音数据进行预处理。
本实施例中，语音数据可包括上行语音通话数据和/或下行语音通话数据，本申请不做具体限定。其中，上行语音通话数据可以包括移动终端的麦克风采集到的声音数据；下行语音通话数据是移动终端通过空口接受并解调出的数据。为了更好地对语音信号进行啸叫分析，首先对语音信号进行预处理，主要包括低通滤波处理，采用FIR低通滤波算法，将3400Hz以上的频率成分滤掉，降低高频信号对啸叫分析的干扰。
步骤102，对语音信号进行FFT处理，得到语音信号频谱。
本实施例中，语音啸叫信号在时域的特征并不明显，很难得出量化的啸叫特征，而啸叫信号在频域的特征相对较为明显，得到语音信号的频谱的目的是获得可量化的啸叫信号频谱特征，进而对啸叫频点进行分析定位及抑制。
步骤103，对频域语音信号进行频谱分析，判别语音信号中是否存在啸叫信号，并确定啸叫频点频率。
步骤104，对啸叫信号进行陷波处理。
本实施例中，采用陷波器对啸叫语音信号进行陷波处理，其中，陷波器中心频率为所述啸叫频点，陷波器带宽及增益由所述实际语音信号强度确定，所述实际语音信号强度越高，对应的陷波器带宽越宽，陷波中心频率增益越小。采用陷波滤波器对语音数据进行啸叫抑制处理，此处的语音数据可以包括上行语音通话数据和/或下行语音通话数据，本实施例不做限定。
步骤105，对处理后的频域语音信号进行IFFT，恢复时域语音信号。
图2为本发明一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法实施例的频谱分析流程图。
本实施例中，啸叫频点随着终端的相对位置和音量不同，产生的啸叫频点并不固定在一定范围内，而是全语音频带都可能出现啸叫频点，开始产生啸叫初期，啸叫信号可能有多个频点，直到啸叫加剧后啸叫信号会集中到一个频点范围内，所述频点范围是以啸叫频点为中心，啸叫信号能量分布在一定带宽内，例如啸叫频点为2500Hz，带宽200Hz，因此啸叫信号分布在2400Hz-2600Hz频率范围内。
示例性的，在对下行语音通话数据进行防啸叫处理时，可先对下行语音通话数据进行啸叫检测，在判断出存在啸叫音时，针对啸叫点进行衰减处理，从而达到防啸叫效果。
在一些实施例中，可采用如下方式判断下行语音通话数据中是否存在啸叫音：
步骤201，将整个语音频带人为划分为3个子带，分别为0-1KHz、1KHz-2KHz和2KHz以上三个子带，分别称之为低频子带、中频子带和高频子带，所述划分依据是啸叫频率不固定，可能出现在所述三个子带任何一个及以上，并且低频子带内的啸叫信号不易识别。
步骤202，找出语音信号的最大幅值频点，并判断所述最大幅值频点落在哪一所述子带内。
步骤203，如果所述最大幅值频点在低频子带内，不能直接判定为啸叫频点，因为正常语音信号最大幅值频点一般在低频子带内，需要进一步判别。
所述最大幅值频点在低频子带内时，计算低频子带信号能量谱密度，当能量谱密度低于设定阈值时，可判定所述最大幅值频点为啸叫频点，反之，则为正常无啸叫语音。
步骤204，如果所述最大幅值频点在中频子带内，可判定为所述最大幅值频点即为啸叫频点，并且判定该啸叫为中频啸叫。
步骤205，如果所述最大幅值频点在高频子带内，可判定为所述最大幅值频点即为啸叫频点，并且判定该啸叫为高频啸叫。
图3为采集到的不同情况下啸叫语音信号频谱图，该图中示出的是分别落在三个子带内的啸叫语音信号的频谱，啸叫产生的位置与终端的相对位置及音量等因素有关。
图4为啸叫处理后的恢复正常的语音信号频谱图，存在啸叫信号的语音在经过所述一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法处理后，啸叫语音信号被有效抑制，语音恢复正常。
本发明实施例的一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法的具体实现方式有两种，一是嵌入到基带处理器的发射机或接收机中；二是以动态库的形式提供接口供应用侧调用。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同限定。
Claims (4)
1.一种抑制音频设备啸叫的语音处理方法，其特征在于，包括：
包括以下具体步骤：
步骤101，预处理语音数据：获取发射端或者接收端语音数据，滤除音频以外的干扰信号；
步骤102，计算语音信号频谱；
步骤103，提取啸叫特征：对语音信号频谱进行啸叫特征分析，判别语音信号是否产生啸叫现象，并精确定位啸叫信号的频点；
步骤104，抑制啸叫信号：对啸叫信号进行陷波处理，抑制啸叫信号；
步骤105，恢复并输出语音信号：将陷波处理后是语音信号由频域变换到时域，输出处理后的语音信号。
2.根据权利要求1所述的抑制音频设备啸叫的语音处理方法，其特征在于，步骤101包括：对发射端麦克风信号进行采样，得到发射端的数据；对接收端解调出的语音数据进行采样率变换，得到接收端数据；对语音信号进行低通滤波，只保留0-3.4KHz的信号。
3.根据权利要求1所述的抑制音频设备啸叫的语音处理方法，其特征在于，步骤102包括：利用离散傅里叶变换将时域语音信号转换到频域，得到语音信号频谱。
4.根据权利要求3所述的抑制音频设备啸叫的语音处理方法，其特征在于，步骤103包括：将语音频带划分为0-1KHz频段、1KHz-2KHz频段和2KHz以上频段三个子带，确定所述语音信号频谱的最大幅值频点所在子带；如果最大幅值频点在1KHz-2KHz频段或2KHz以上频段内，直接将该最大幅值频点判定为啸叫频点；如果最大幅值频点在0-1KHz频段内，计算实测语音0-1KHz频段内的能量谱密度，并与0-1KHz频段内的正常语音能量谱密度比较，判断实测语音是否存在啸叫。
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