CN111787476B - 一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 - Google Patents
一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111787476B CN111787476B CN202010534670.7A CN202010534670A CN111787476B CN 111787476 B CN111787476 B CN 111787476B CN 202010534670 A CN202010534670 A CN 202010534670A CN 111787476 B CN111787476 B CN 111787476B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- test data
- audio
- audio detection
- detection result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R29/00—Monitoring arrangements; Testing arrangements
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Otolaryngology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Telephone Function (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种音频检测方法及装置、设备和存储介质,其中,所述方法包括:获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果。
Description
技术领域
本申请实施例涉及电子技术,涉及但不限于一种音频检测方法及装置、设备、存储介质。
背景技术
近年来,随着科技产业日益发达,终端例如笔记本电脑、平板电脑与智能手机已频繁地出现在日常生活中。对于制造厂商而言,如何检测在生产线上的终端的音频音质,一直是一个重要的课题。
目前,现有技术中的音频检测流程主要是测量常规的音频音质指标,例如频率响应、输出瓦特数、信噪比等。这些指标对设备中偶然出现的杂音问题不敏感,并且检出率不高。同时,现有技术中的大多数音频检测方案并不适用于带有通话功能的终端检测,仅限于本地设备音频处理的检测。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种音频检测方法及装置、设备、存储介质。
本申请实施例的技术方案是这样实现的:
第一方面,本申请实施例提供一种音频检测方法,所述方法包括:
获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果。
第二方面,本申请实施例提供一种音频检测装置,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
第一比较单元,用于将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述所述音频检测方法中的步骤。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述所述音频检测方法中的步骤。
本申请实施例提供一种音频检测方法及装置、设备、存储介质,通过获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果,如此,能够替代人工听音,完成终端设备的自动化测试,同时可以覆盖多种测试场景。
附图说明
图1为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图一;
图2为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图二;
图3为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图三;
图4为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图四;
图5A为本申请实施例音频检测***的结构示意图;
图5B为本申请实施例上行通路的音频检测方法的实现流程示意图;
图5C为本申请实施例下行通路的音频检测方法的实现流程示意图;
图5D为本申请实施例音频杂音检测方法的实现流程示意图;
图5E为本申请实施例音频杂音判定方法的实现流程示意图;
图5F为本申请实施例回声消除杂音判定方法的实现原理图示意图;
图6为本申请实施例音频检测装置的组成结构示意图;
图7为本申请实施例电子设备的一种硬件实体示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步详细阐述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请的实施例,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。
在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
在后续的描述中,使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明,其本身没有特定的意义。因此,“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
需要指出,本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序。
本申请实施例提供一种音频检测方法,该方法应用于电子设备,该方法所实现的功能可以通过所述电子设备中的处理器调用程序代码来实现,当然程序代码可以保存在所述电子设备的存储介质中。图1为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图一,如图1所示,所述方法包括:
步骤S101、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
这里,所述电子设备可以为各种类型的具有信息处理能力的设备,例如智能手机、PDA(Personal Digital Assistant,个人数字助理)、导航仪、数字电话、视频电话、智能手表、智能手环、可穿戴设备、平板电脑、一体机等。
举例来说,所述第一待测终端的上行通路对第一测试数据可以进行降噪、编码、增益控制处理等操作。
步骤S102、将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果。
在一些实施例中,所述步骤S102、将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,可以通过以下步骤实现:
步骤S1021、根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;
步骤S1022如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息。
本申请实施例中,通过获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果,如此,能够替代人工听音,完成终端设备的自动化测试,同时可以覆盖多种测试场景。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,图2为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图二,如图2所示,所述方法包括:
步骤S201、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S202、将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
在一些实施例中,所述方法还包括:
步骤S21a、获取原始音频;所述原始音频为在预设环境下通过标准音箱播放的音频;
步骤S22a、根据所述原始音频,确定第一参考数据;其中,所述第一参考数据为所述原始音频经过第一特定终端的上行通路处理后得到的音频数据。
步骤S203、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
步骤S204、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S205、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
在一些实施例中,所述方法还包括:
步骤S21b、获取通话音频;所述通话音频为所述第一特定终端与第二特定终端通话时,所述第一参考数据经过通信网络传输至所述第二特定终端的音频数据;
步骤S22b、根据所述通话音频,确定第二参考数据;其中,所述第二参考数据为所述通话音频经过所述第二特定终端的下行通路处理后得到的音频数据。
这里,上述步骤S201至步骤S205可以实现包括通话场景音频检测(包括音频上、下行处理场景),以及本地设备音频处理检测两种场景。举例来说,当第一待测终端和第二待测终端为具有通话功能的移动终端时,上述步骤S201至步骤S202可以对所述第一待测终端的上行通路进行音频检测,上述步骤S203至步骤S205可以对所述第二待测终端的下行通路进行音频检测。当然,对于本地设备,只要用其自带的麦克风进行录音后,通过上述步骤S201至步骤S202就可以实现本地设备音频处理检测。
本申请实施例中,通过获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果,如此,能够替代人工听音,完成终端设备的自动化测试,同时可以覆盖多种测试场景。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,图3为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图三,如图3所示,所述方法包括:
步骤S301、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S302、根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;
步骤S303、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S304、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S305、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S306、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S307、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
本申请实施例中,通过获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果,如此,能够替代人工听音,完成终端设备的自动化测试,同时可以覆盖多种测试场景,并且可以检测出杂音信号的有无、杂音类别以及出现时间点。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,所述方法包括:
步骤S311、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S312、根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;
步骤S313、如果所述第一测试数据中存在杂音,通过深度神经网络确定所述第一测试数据中杂音的类别;
步骤S314、将所述第一测试数据与预设的杂音模板库进行匹配,以确定所述第一测试数据中杂音出现的时间点信息;
这里,所述杂音模板库中可以包含不同杂音类型数据的样本。
步骤S315、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S316、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S317、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S318、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,图4为本申请实施例音频检测方法的实现流程示意图四,如图4所示,所述方法包括:
步骤S401、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S402、对所述第一测试数据和获取的第一参考数据分别进行分帧加窗处理;
步骤S403、分别提取处理后的第一测试数据和处理后的第一参考数据的基音特征;
步骤S404、确定第一测试数据的基音特征与第一参考数据的基音特征之间的欧式距离;
步骤S405、如果所述欧式距离大于等于第一预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音;
步骤S406、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S407、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S408、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S409、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S410、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,所述方法包括:
步骤S411、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S412、对所述第一测试数据和获取的第一参考数据分别进行傅里叶变换;
步骤S413、确定变换后的第一测试数据与变换后的第一参考数据在频域内的相干性系数;
步骤S414、如果所述相干性系数小于等于第二预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音;
步骤S415、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S416、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S417、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S418、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S419、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,所述方法包括:
步骤S421、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S422、将获取的第一参考数据确定为回声消除中的参考信号;
步骤S423、将所述第一测试数据确定为回声消除中的麦克风信号;
步骤S424、通过滤波器对所述参考信号和所述麦克风信号做对消处理,得到残差信号;
步骤S425、如果所述残差信号大于等于第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音;
步骤S426、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S427、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S428、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S429、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S430、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,所述方法包括:
步骤S431、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S432、当存在以下任意两种时,确定所述第一测试数据中存在杂音:
所述第一测试数据的基因特征与获取的第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于所述第一预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于所述第二预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于所述第三预设值;
步骤S433、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S434、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S435、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S436、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S437、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例再提供一种音频检测方法,所述方法包括:
步骤S441、获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
步骤S442、如果所述第一测试数据的基因特征与获取的第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于所述第一预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于所述第二预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于所述第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音;
步骤S443、如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息;
步骤S444、将是否存在杂音以及杂音的类别和时间点信息,确定为第一音频检测结果;其中,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;
步骤S445、在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
这里,在所述第一音频检测结果为通过的情况下,指的是确定出的所述第一测试数据中不存在杂音,则第一音频检测结果通过。
步骤S446、根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
步骤S447、将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
基于前述的实施例,本申请实施例提供一种音频检测***,所述音频检测***能够处理包括通话场景音频检测和本地设备音频检测两种场景。
图5A为本申请实施例音频检测***的结构示意图,如图5A所示,所述音频检测***50包括:移动设备51、移动设备52、标准扬声器53、标准麦克风54、静音箱55、静音箱56、软件检测装置57。其中,所述移动设备51至少包括上行通路511,所述移动设备52至少包括下行通路521,所述移动设备51和所述标准扬声器53设置在所述静音箱55中,所述移动设备52和所述标准麦克风54设置在所述静音箱56中。
对应地,所述音频检测***50收集参考信号可以通过以下步骤实现:
步骤S501、所述移动设备51向所述移动设备52拨打电话;其中,电话的通话内容为所述标准扬声器53播放的标准音源;
这里,所述移动设备51和所述移动设备52为具有通话功能的标准移动设备。
步骤S502、通过所述移动设备51自带的麦克风对所述标准音源进行录音;
步骤S503、将录音后的音频数据发送给所述上行通路511进行处理,得到第一音频数据;
步骤S504、如果所述第一音频数据没有异常,将所述第一音频数据确定为第一参考信号;
步骤S505、将通过通信网络传输后的第一音频数据发送给所述下行通路521进行处理,并通过所述移动设备52自带的扬声器播放处理后的第一音频数据;
步骤S506、用所述标准麦克风54对播放的第一音频数据进行录音,得到第二音频数据;
步骤S507、如果所述第二音频数据没有异常,将所述第二音频数据确定为第二参考信号。
如此,当通过上述方法获取到第一参考信号后,可以对待检测设备进行上行通路的音频检测,图5B为本申请实施例上行通路的音频检测方法的实现流程示意图,如图5B所示,所述方法包括:
步骤S511、控制所述标准扬声器53播放标准音源;
这里,所述步骤S511中的标准音源和上述步骤S501中的标准音源,为同一固定标准音源。
步骤S512、控制所述移动设备51自带的麦克风对所述标准音源进行录音,以获取所述上行通路511的输入信号;
这里,所述移动设备51为具有通话功能的待检测移动设备。
步骤S513、控制所述上行通路511对所述输入信号进行处理,以获取第一待测试信号;
步骤S514、根据所述第一待测试信号和所述第一参考信号,确定所述上行通路511的音频检测结果。
同样地,当通过上述方法获取到第二参考信号后,可以对待检测设备进行下行通路的音频检测,图5C为本申请实施例下行通路的音频检测方法的实现流程示意图,如图5C所示,所述方法包括:
步骤S521、控制所述移动设备52接收所述移动设备51输出的音频数据,以获取所述下行通路521的输入信号;
这里,所述移动设备52为具有通话功能的待检测移动设备。
本申请实施例中,所述移动设备51可以为标准移动设备,也可以为待测移动设备。当所述移动设备51为标准移动设备时,所述移动设备51输出的音频数据就是步骤S505中通过通信网络传输后的第一音频数据。当所述移动设备51为待测移动设备时,所述移动设备51输出的音频数据就是步骤S513中的第一待测试信号经过通信网络传输后的信号,当然此时第一待测试信号要为检测通过的测试信号。
步骤S522、控制所述下行通路521对所述输入信号进行处理,以获取第二待测试信号;
步骤S523、控制所述标准麦克风54录制所述第二待测试信号;
步骤S524、根据录制后的所述第二待测试信号和所述第二参考信号,确定所述下行通路521的音频检测结果。
从而,通过上述的音频检测***和音频检测方法,可以实现终端设备音频质量的自动化测试,所述自动化测试的流程为:采用软件控制实现步骤S511至步骤S514,将所述第一待测试信号和所述第一参考信号送至软件检测装置57进行检测,如果检测存在异常,则停止测试,判定待检测设备的音频上行处理通道存在问题,保存相关记录。如果音频上行处理通道检测无异常,则继续采用软件控制实现步骤S521至步骤S524,将所述第二待测试信号和所述第二参考信号送至软件检测装置57进行检测,如果检测存在异常,则停止测试,判定待检测设备的音频下行处理通道存在问题,保存相关记录。
图5D为本申请实施例音频杂音检测方法的实现流程示意图,如图5D所示,所述方法包括:
步骤S531、获取待测试信号和参考信号;
步骤S532、对所述待测试信号和参考信号进行比较,确定所述待测试信号中是否存在杂音;
这里,如果所述待测试信号中存在杂音,则执行步骤S533,否则检测流程结束。
步骤S533、通过深度神经网络确定所述待测试信号中杂音的类别;
步骤S534、将所述待测试信号与预设的杂音模版库进行匹配,以确定所述杂音出现的时间点;
步骤S535、保存所述杂音的类别和出现的时间点。
本申请实施例中,当所述待测试信号为图5B中的第一待测试信号时,所述参考信号为步骤S504中的第一参考信号。当所述待测试信号为图5C中的第二待测试信号时,所述参考信号为步骤S507中的第二参考信号。
图5E为本申请实施例音频杂音判定方法的实现流程示意图,如图5E所示,所述方法包括:
步骤S541、输入待测试信号和参考信号;
步骤S542、分别提取所述待测试信号和所述参考信号的基音特征,进行比对,以获取第一判定结果;
步骤S543、确定所述待测试信号与所述参考信号的相干性,以获取第二判定结果;
步骤S544、将所述待测试信号与所述参考信号做回声消除对消处理,根据对消处理得到的残差信号,确定第三判定结果;
步骤S545、根据所述第一判定结果、所述第二判定结果和所述第三判定结果,确定所述待测试信号中是否存在杂音。
在一些实施例中,所述步骤S542、分别提取所述待测试信号和所述参考信号的基音特征,进行比对,以获取第一判定结果,可以通过以下方式实现:假设参考信号为x,待测试信号为y,对所述参考信号和所述待测试信号分别进行分帧加窗处理,一般地可以取帧长为20ms(毫秒),帧重叠为10ms(毫秒)。对处理后的信号进行特征提取操作,提取待测试信号的基音特征,得到特征向量Py={t1,t2,t3,...tm},其中,t为待测试信号对应的基音特征向量中的特征,m为帧序号。同时,提取参考信号的基音特征,得到特征向量Px={f1,f2,f3,...fm},其中,f为待测试信号对应的基音特征向量中的特征,m为帧序号。进而,可以利用公式(1)确定Px和Py之间的欧式距离ρ,将所述欧式距离与预设的阈值比较,实现基于基音特征的杂音有无判定。其中,公式(1)中的ti,fi表示一帧信号中提取到的基音特征。
这里,当所述欧式距离大于预设的阈值时,可以判定所述待测试信号中存在杂音。
在一些实施例中,所述步骤S543、确定所述待测试信号与所述参考信号的相干性,以获取第二判定结果,可以通过以下方式实现:假设参考信号为x,待测试信号为y,分别对待测试信号和参考信号作FFT变换(fast Fourier transform,快速傅里叶变换),并通过公式(2)在频域内计算两路信号的相干性,通过公式(3)在频域内计算信号的相干性系数的平均值,如此,可以将所述相干性系数的平均值与预设的阈值比较,实现基于相干性的杂音有无判定。
这里,当所述相干性系数的平均值小于预设的阈值时,可以判定所述待测试信号中存在杂音。
在一些实施例中,所述步骤S543至步骤S544可以通过附图5F实现。图5F为本申请实施例回声消除杂音判定方法的实现原理图示意图,如图5F所示,将步骤S541中的参考信号作为回声消除器551的参考信号,将步骤S541中的待测试信号作为回声消除器中的麦克风信号,将所述参考信号和所述待测试信号通过自适应滤波器552做对消处理,然后得到残差信号,进而可以将所述残差信号与预设的阈值比较,实现基于回声消除的杂音有无判定。其中,系数更新模块553,用于更新自适应滤波器552的系数。
这里,当所述残差信号大于预设的阈值时,可以判定所述待测试信号中存在杂音。
本申请实施例中,通过上述的音频检测***以及相关的音频检测方法,能够实现音频的自动化测试,替代人工听音,完成设备的老化测试。并且,容易覆盖多种测试场景,包括音频上、下行处理场景,本地设备音频处理场景等。同时,能够检测出杂音信号的有无、杂音类别以及出现时间点。
需要说明的是,本申请实施例中的技术方案应用不仅仅局限于移动设备,凡是涉及到需要音频检测的设备都可以应用。若待测试设备没有自带的麦克风与扬声器,可通过外接扬声器与麦克风实现方案应用。
此外,杂音有无检测还可以是图5E中基音特征判定、相关性判定和回声消除法这三种方法中的任意一种或两种判定结果的逻辑组合。
基于前述的实施例,本申请实施例提供一种音频检测装置,该装置包括所包括的各单元、以及各单元所包括的各模块、以及各模块所包括的各部件,可以通过电子设备中的处理器来实现;当然也可通过具体的逻辑电路实现;在实施的过程中,处理器可以为CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、MPU(Microprocessor Unit,微处理器)、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理器)或FPGA(Field Programmable GateArray,现场可编程门阵列)等。
图6为本申请实施例音频检测装置的组成结构示意图,如图6所示,所述装置600包括:
第一获取单元601,用于获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
第一比较单元602,用于将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果。
在一些实施例中,所述装置还包括:
第二获取单元,用于在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
第三获取单元,用于根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
第二比较单元,用于将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果。
在一些实施例中,所述第一比较单元602,包括:
第一确定模块,用于根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;
第二确定模块,用于如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息。
在一些实施例中,所述第二确定模块,包括:
第一确定部件,用于通过深度神经网络确定所述第一测试数据中杂音的类别;
第二确定部件,用于将所述第一测试数据与预设的杂音模板库进行匹配,以确定所述第一测试数据中杂音出现的时间点信息。
在一些实施例中,所述第一确定模块,包括:
分帧加窗部件,用于对所述第一测试数据和所述第一参考数据分别进行分帧加窗处理;
特征提取部件,用于分别提取处理后的第一测试数据和处理后的第一参考数据的基音特征;
距离确定部件,用于确定第一测试数据的基音特征与第一参考数据的基音特征之间的欧式距离;
第三确定部件,用于如果所述欧式距离大于等于第一预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
在一些实施例中,所述第一确定模块,包括:
傅里叶变换部件,用于对所述第一测试数据和所述第一参考数据分别进行傅里叶变换;
相关性确定部件,用于确定变换后的第一测试数据与变换后的第一参考数据在频域内的相干性系数;
第四确定部件,用于如果所述相干性系数小于等于第二预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
在一些实施例中,所述第一确定模块,包括:
回声确定部件,用于将所述第一参考数据确定为回声消除中的参考信号;
所述回声确定部件,还用于将所述第一测试数据确定为回声消除中的麦克风信号;
回声消除部件,用于通过滤波器对所述参考信号和所述麦克风信号做对消处理,得到残差信号;
第五确定部件,用于如果所述残差信号大于等于第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
在一些实施例中,所述第一确定模块,包括:
第六确定部件,用于当存在以下任意两种时,确定所述第一测试数据中存在杂音:
所述第一测试数据的基因特征与所述第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于所述第一预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于所述第二预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于所述第三预设值。
在一些实施例中,所述第一确定模块,包括:
第七确定部件,用于如果所述第一测试数据的基因特征与所述第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于所述第一预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于所述第二预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于所述第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
以上装置实施例的描述,与上述方法实施例的描述是类似的,具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节,请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是,本申请实施例中,如果以软件功能模块的形式实现上述的音频检测方法,并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例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中,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、ROM(Read Only Memory,只读存储器)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样,本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
对应地,本申请实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述实施例中提供的音频检测方法中的步骤。
对应地,本申请实施例提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述音频检测方法中的步骤。
这里需要指出的是:以上存储介质和设备实施例的描述,与上述方法实施例的描述是类似的,具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节,请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是,图7为本申请实施例电子设备的一种硬件实体示意图,如图7所示,该电子设备700的硬件实体包括:处理器701、通信接口702和存储器703,其中
处理器701通常控制电子设备700的总体操作。
通信接口702可以使电子设备700通过网络与其他终端或服务器通信。
存储器703配置为存储由处理器701可执行的指令和应用,还可以缓存待处理器701以及电子设备700中各模块待处理或已经处理的数据(例如,图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据),可以通过FLASH(闪存)或RAM(Random Access Memory,随机访问存储器)实现。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例。本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的产品实施例。本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征,在不冲突的情况下可以任意组合,得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种音频检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;其中,所述第一参考数据为所述原始音频经过第一特定终端的上行通路处理后得到的音频数据;
在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果;其中,所述第二参考数据为通话音频经过第二特定终端的下行通路处理后得到的音频数据;所述通话音频为所述第一特定终端与所述第二特定终端通话时,所述第一参考数据经过通信网络传输至所述第二特定终端的音频数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,包括:
根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音;
如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述如果所述第一测试数据中存在杂音,确定所述第一测试数据中杂音的类别和时间点信息,包括:
通过深度神经网络确定所述第一测试数据中杂音的类别;
将所述第一测试数据与预设的杂音模板库进行匹配,以确定所述第一测试数据中杂音出现的时间点信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音,包括:
对所述第一测试数据和所述第一参考数据分别进行分帧加窗处理;
分别提取处理后的第一测试数据和处理后的第一参考数据的基音特征;
确定第一测试数据的基音特征与第一参考数据的基音特征之间的欧式距离;
如果所述欧式距离大于等于第一预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音,包括:
对所述第一测试数据和所述第一参考数据分别进行傅里叶变换;
确定变换后的第一测试数据与变换后的第一参考数据在频域内的相干性系数;
如果所述相干性系数小于等于第二预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音,包括:
将所述第一参考数据确定为回声消除中的参考信号;
将所述第一测试数据确定为回声消除中的麦克风信号;
通过滤波器对所述参考信号和所述麦克风信号做对消处理,得到残差信号;
如果所述残差信号大于等于第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音,包括:
当存在以下任意两种时,确定所述第一测试数据中存在杂音:
所述第一测试数据的基因特征与所述第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于第一预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于第二预设值;
所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于第三预设值。
8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一测试数据和获取的第一参考数据,确定所述第一测试数据中是否存在杂音,包括:
如果所述第一测试数据的基因特征与所述第一参考数据的基音特征之间的欧式距离大于等于第一预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据之间的相干性系数小于等于第二预设值,且所述第一测试数据与所述第一参考数据的回声消除结果中的残差信号大于等于第三预设值,确定所述第一测试数据中存在杂音。
9.一种音频检测装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取第一测试数据;其中,所述第一测试数据为原始音频经过第一待测终端的上行通路处理后的音频数据;
第一比较单元,用于将所述第一测试数据与获取的第一参考数据进行比较,得到第一音频检测结果,所述第一音频检测结果为所述第一待测终端的上行通路的音频检测结果;其中,所述第一参考数据为所述原始音频经过第一特定终端的上行通路处理后得到的音频数据;
第二获取单元,用于在所述第一音频检测结果为通过的情况下,获取中间数据;其中,所述中间数据为经过通信网络传输后的第一测试数据;
第三获取单元,用于根据所述中间数据,获取第二测试数据;所述第二测试数据为所述中间数据经过第二待测终端的下行通路处理后的音频数据;
第二比较单元,用于将所述第二测试数据与获取的第二参考数据进行比较,得到第二音频检测结果,所述第二音频检测结果为所述第二待测终端的下行通路的音频检测结果;其中,所述第二参考数据为通话音频经过第二特定终端的下行通路处理后得到的音频数据;所述通话音频为所述第一特定终端与所述第二特定终端通话时,所述第一参考数据经过通信网络传输至所述第二特定终端的音频数据。
10.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述音频检测方法中的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述音频检测方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010534670.7A CN111787476B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010534670.7A CN111787476B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111787476A CN111787476A (zh) | 2020-10-16 |
CN111787476B true CN111787476B (zh) | 2022-02-01 |
Family
ID=72756250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010534670.7A Active CN111787476B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111787476B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113423052B (zh) * | 2021-05-24 | 2023-03-14 | 深圳市维仕声学有限公司 | 一种音频检测的方法及终端 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101111046A (zh) * | 2007-09-07 | 2008-01-23 | 华为技术有限公司 | 一种杂音问题定位方法和*** |
CN101132452A (zh) * | 2007-07-20 | 2008-02-27 | 华为技术有限公司 | 一种语音局端端口参数的调整方法及*** |
CN101466116A (zh) * | 2008-12-19 | 2009-06-24 | 华为技术有限公司 | 一种确定发生故障的方法、故障定位方法和定位*** |
CN102695206A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-09-26 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种语音业务杂音检测方法及装置 |
CN103581934A (zh) * | 2012-07-19 | 2014-02-12 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种终端语音质量评估方法和终端 |
-
2020
- 2020-06-12 CN CN202010534670.7A patent/CN111787476B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101132452A (zh) * | 2007-07-20 | 2008-02-27 | 华为技术有限公司 | 一种语音局端端口参数的调整方法及*** |
CN101111046A (zh) * | 2007-09-07 | 2008-01-23 | 华为技术有限公司 | 一种杂音问题定位方法和*** |
CN101466116A (zh) * | 2008-12-19 | 2009-06-24 | 华为技术有限公司 | 一种确定发生故障的方法、故障定位方法和定位*** |
CN102695206A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-09-26 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种语音业务杂音检测方法及装置 |
CN103581934A (zh) * | 2012-07-19 | 2014-02-12 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种终端语音质量评估方法和终端 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111787476A (zh) | 2020-10-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2020088154A1 (zh) | 语音降噪方法、存储介质和移动终端 | |
CN107240405B (zh) | 一种音箱及告警方法 | |
US20190272843A1 (en) | Method and apparatus for acoustic echo suppression | |
US20180130454A1 (en) | Noise control method and device | |
US11638083B2 (en) | Earphone abnormality processing method, earphone, system, and storage medium | |
US20210158832A1 (en) | Method and device for evaluating performance of speech enhancement algorithm, and computer-readable storage medium | |
CN105794189B (zh) | 用于回声消除的设备和方法 | |
CN106911996A (zh) | 麦克风状态的检测方法、装置及终端设备 | |
US20200219530A1 (en) | Adaptive spatial vad and time-frequency mask estimation for highly non-stationary noise sources | |
US11361785B2 (en) | Sound outputting device including plurality of microphones and method for processing sound signal using plurality of microphones | |
CN104036771A (zh) | 信号处理装置、信号处理方法和存储介质 | |
EP2828851A1 (en) | Method and apparatus for acoustic echo control | |
KR20130099139A (ko) | 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 방법 및 장치 | |
WO2015135365A1 (en) | Noise control method and device | |
KR20200087660A (ko) | 공동 신호 왜곡 비율 및 음성 품질의 지각 평가 최적화를 위한 엔드 투 엔드 멀티 태스크 잡음제거 | |
CN111787476B (zh) | 一种音频检测方法及装置、设备、存储介质 | |
EP2996352B1 (en) | Audio system and method using a loudspeaker output signal for wind noise reduction | |
CN110956969A (zh) | 直播音频处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111785294B (zh) | 音频检测方法及装置、终端、存储介质 | |
CN111199749B (zh) | 行为识别方法、装置,机器学习方法、装置以及记录介质 | |
KR20150032562A (ko) | 소음을 제거하기 위한 방법, 장치 및 모바일 단말 | |
CN110730948A (zh) | 音量调节方法、装置、存储介质及移动终端 | |
CN105791712A (zh) | 自动还原丢失语音信息的***与方法 | |
JP7000757B2 (ja) | 音声処理プログラム、音声処理方法および音声処理装置 | |
EP3828888B1 (en) | Method for recognizing at least one naturally emitted sound produced by a real-life sound source in an environment comprising at least one artificial sound source, corresponding apparatus, computer program product and computer-readable carrier medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |