CN114615586A - 耳机降噪方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了耳机降噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪方法包括：获取各所述前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。本申请解决了现有技术中耳机降噪效果差的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及声音处理技术领域，尤其涉及一种耳机降噪方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
目前在进行耳机降噪时，可以通过前馈麦克风和反馈麦克风进行精准消噪。前馈麦克风是采集外侧环境噪声并反向抵消，反馈麦克风侦测耳道内残余噪声并反馈抑制，具体原理为：基于MIC拾取的噪声信号的幅度或者相位信息，进行相应地信号滤波器处理。但是当噪声信号为非稳态噪声信号时，前馈麦克风通常无法准确抓取非稳态噪声信号的信号特征，从而会影响耳机降噪的效果。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种耳机降噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中耳机降噪效果差的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种耳机降噪方法，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪方法包括：
获取各所述前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
可选地，所述根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号的步骤包括：
若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；
将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；
若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；
在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。
可选地，所述检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
分别提取各所述初始声音信号对应的音频特征；
通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述预设信号幅度检测模型包括第一特征提取器，
所述通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
通过将所述音频特征输入所述第一特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声幅度特征；
根据所述非稳态噪声幅度特征确定对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号的步骤包括：
依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果；
依据各所述特征识别结果，在各所述初始声音信号中确定是否存在所述非稳态噪声信号。
可选地，所述预设噪声特征识别模型包括第二特征提取器，所述特征识别结果包括特征类别标签，
所述依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果的步骤包括：
通过将所述音频特征输入所述第二特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声特征；
对所述非稳态噪声特征进行分类，得到所述特征类别标签。
可选地，所述根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪的步骤包括：
通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；
根据所述前馈拾取信号生成对应的前馈反相噪声信号，以及根据所述反馈信号生成对应的反馈反相噪声信号；
根据所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号进行耳机降噪。
为实现上述目的，本申请还提供一种耳机降噪装置，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪装置包括：
第一检测模块，用于获取耳机的不同前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
第二检测模块，用于若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
选取模块，用于根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
降噪模块，用于根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
可选地，所述选取模块还用于：
若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；
将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；
若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；
在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。
可选地，所述第一检测模块还用于：
分别提取各所述初始声音信号对应的音频特征；
通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述预设信号幅度检测模型包括第一特征提取器，所述第一检测模块还用于：
通过将所述音频特征输入所述第一特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声幅度特征；
根据所述非稳态噪声幅度特征确定对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述第二检测模块还用于：
依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果；
依据各所述特征识别结果，在各所述初始声音信号中确定是否存在所述非稳态噪声信号。
可选地，所述预设噪声特征识别模型包括第二特征提取器，所述第二检测模块还用于：
通过将所述音频特征输入所述第二特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声特征；
对所述非稳态噪声特征进行分类，得到所述特征类别标签。
可选地，所述降噪模块还用于：
通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；
根据所述前馈拾取信号生成对应的前馈反相噪声信号，以及根据所述反馈信号生成对应的反馈反相噪声信号；
根据所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号进行耳机降噪。
本申请还提供一种电子设备，所述电子设备为实体设备，所述电子设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述耳机降噪方法的程序，所述耳机降噪方法的程序被处理器执行时可实现如上述的耳机降噪方法的步骤。
本申请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实现耳机降噪方法的程序，所述耳机降噪方法的程序被处理器执行时实现如上述的耳机降噪方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的耳机降噪方法的步骤。
本申请提供了一种耳机降噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，也即获取耳机的不同前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；若存在，则根据各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。本申请中为耳机设置了多个前馈拾取路径拾取初始声音信号，从而当外界环境中存在非稳态噪声信号时，则可根据各初始声音信号中携带的非稳态噪声信号的幅度，在各初始声音信号中选取噪声幅度偏小的初始声音信号作为前馈拾取信号，并根据前馈拾取信号的信号特征进行相对应的耳机降噪过程，从而可以规避以存在幅度较大的非稳态噪声的拾取路径来拾取前馈拾取信号，实现以存在幅度较小的非稳态噪声的拾取路径来拾取前馈拾取信号，进而实现了以幅度较小的非稳态噪声幅度的前馈拾取信号进行耳机降噪的目的，从而提升了耳机降噪的效果。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请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。
图1为本申请耳机降噪方法第一实施例的流程示意图；
图2为本申请耳机降噪方法中依据前馈控制和反馈控制进行降噪的原理示意图；
图3为本申请耳机降噪方法第二实施例的流程示意图；
图4为本申请实施例中耳机降噪方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种耳机降噪方法，应用于VR设备，在本申请耳机降噪方法的第一实施例中，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪方法包括：
步骤S10，获取各所述前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
步骤S20，若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
步骤S30，根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
步骤S40，根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
在本实施例中，需要说明的是，目前耳机上通常会设置一前馈拾取路径和一反馈拾取路径，所述前馈拾取路径可以为前馈麦克风，所述反馈拾取路径可以为反馈麦克风，前馈拾取路径用于拾取外侧环境噪声，从而进行反向抵消，反馈拾取路径用于拾取耳道内部残余噪声，从而进行反馈抑制。但是在实际应用场景中常会存在非稳态噪声，所述非稳态噪声为不具备稳态特征的噪声，稳态特征可以为具备一定分布规律的幅度特征或者相位特征等，作为一种示例，非稳态噪声可以为风噪场景中的风声，也可以为头发或者指甲刮蹭耳机产生的噪声，从而耳机通常无法在检测时间内有效抓取非稳态噪声的信号特征，从而在主动降噪模式或者透传模式中进行比较准确地降噪，影响耳机降噪的效果。所述前馈拾取信号为各初始声音信号中具备不影响用户听觉体验的非稳态噪声的声音信号，也可以为各初始声音信号中具备对用户听觉体验影响最小的非稳态噪声的声音信号，其中，用户听觉体验与非稳态噪声的幅度大小相关，当非稳态噪声的幅度小于预设噪声幅度阈值，则几乎不影响用户的听觉体验，当非稳态噪声的幅度不小于预设噪声幅度阈值，则非稳态噪声的幅度越大，用户的听觉体验越差。
作为一种示例，步骤S10至步骤S20包括：通过耳机的多个前馈麦克风分别拾取外界环境中的初始声音信号，所述多个前馈麦克风部署在耳机的不同预设位置处；依据预设噪声判别模型分别判别各所述初始声音信号是否为非稳态噪声信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号，其中，所述非稳态噪声信号可以为携带非稳态噪声的声音信号；若各所述初始声音信号中存在非稳态噪声信号，则对各所述初始声音信号进行特征提取，以提取各所述初始声音信号中的非稳态噪声幅度；在各所述初始声音信号中选取非稳态噪声幅度最小的声音信号作为前馈拾取信号；根据耳机的当前模式，生成所述前馈拾取信号对应的前馈反相噪声信号，依据所述前馈反相噪声信号进行耳机降噪。
另外地，需要说明的是，由于非稳态噪声通常在耳机的附近位置产生，因此在耳机的不同位置拾取的非稳态噪声的幅度将存在差异，例如当非稳态噪声为头发刮蹭耳机的噪声时，头发通常会刮蹭耳机的耳柄上方区域，因此设置在耳柄上方区域的麦克风拾取的非稳态噪声的幅度较大，而设置在耳柄下方区域的麦克风拾取的非稳态噪声的幅度较小，所以本申请实施例中在耳机的不同预设位置处设置多个前馈麦克风作为前馈拾取路径，从而在存在非稳态噪声信号时，通过检测各前馈麦克风拾取的初始声音信号的非稳态噪声幅度，在各前馈麦克风中选取一条非稳态噪声幅度最小的前馈拾取路径，从而尽量减小非稳态噪声对于耳机降噪的影响，因此可以提升耳机降噪的效果。
其中，所述检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
步骤S11，分别提取各所述初始声音信号对应的音频特征；
步骤S12，通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度。
作为一种示例，步骤S11至步骤S12包括：将所述初始声音信号由时域转换至频域，得到频域声音信号；对所述频域声音信号进行特征提取，得到音频特征；通过将音频特征输入预设信号幅度检测模型，将音频特征映射为对应的模型输出值，将所模型输出值作为音频特征对应的非稳态噪声幅度。其中，所述预设信号幅度检测模型可以为逻辑回归模型，模型输出值可以为逻辑回归值。本申请实施例实现了结合深度学习检测声音信号中非稳态噪声幅度的目的，可预估声音信号中非稳态噪声的幅度。
作为一种示例，所述对所述频域声音信号进行特征提取，得到音频特征，包括：在预设频率范围内以及预设频程下，对频域声音信号进行预设次数的周期性采样，以在频域声音信号中采集预设数量的频响值，得到音频特征，例如，预设频率范围和预设频程具体可以用户自行设定，可将预设频率设置为20至1000Hz，将预设频程设置为十二分之一倍，采样周期设置为100ms，周期性采样的预设次数为32次，预设数量为32*32，则每次采样将得到一个由32个频响值构成的向量，一共32个向量，32个向量将组成32*32的矩阵，该32*32的矩阵即为音频特征。
其中，所述预设信号幅度检测模型包括第一特征提取器，所述通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
步骤S121，通过将所述音频特征输入所述第一特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声幅度特征；
步骤S122，根据所述非稳态噪声幅度特征确定对应的非稳态噪声幅度。
作为一种示例，步骤S121至步骤S122包括：将所述音频特征输入所述第一特征提取器中进行特征变换，以将所述音频特征映射至预设第一特征维度，得到非稳态噪声幅度特征，其中，所述预设第一特征维度可以为预先设置的矩阵尺寸，也可以为预先设置的向量的长度，所述非稳态噪声幅度特征可以为预设尺寸的特征矩阵，也可以为预设长度的特征向量；对所述非稳态噪声幅度特征进行全连接，得到全连接向量，将所述全连接向量映射为所述非稳态噪声幅度。所述非稳态噪声幅度特征为表征音频特征中非稳态噪声的幅度信息的特征，幅度信息可以为幅度大小，也可以为幅度的分布情况等。
作为一种示例，步骤S122还包括：通过计算所述非稳态噪声幅度特征与各预设幅度特征之间的相似度，在各预设幅度特征中确定与所述非稳态噪声幅度特征相似度最高的目标幅度特征；根据预设幅度特征与幅度大小之间的对应关系，将所述目标幅度特征对应的噪声幅度确定为所述非稳态噪声幅度。
其中，所述检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号的步骤包括：
步骤S21，依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果；
步骤S22，依据各所述特征识别结果，在各所述初始声音信号中确定是否存在所述非稳态噪声信号。
作为一种示例，步骤S21至步骤S22包括：获取所述初始声音信号对应的音频特征；通过将所述音频特征输入所述预设噪声特征识别模型，对音频特征进行二分类，得到特征二分类标签，将所述特征二分类标签作为特征识别结果；判断各所述初始声音信号对应的特征二分类标签中是否存在预设二分类标签，若存在，则判定各所述初始声音信号中存在非稳态噪声信号；若不存在，则判定各所述初始声音信号中不存在非稳态噪声信号。例如可设置特征二分类标签可以为1或0，1标识音频特征为非稳态噪声信号的特征，0标识音频特征不为非稳态噪声信号的特征，从而设置预设二分类标签为1，若各特征二分类标签中存在1，则判定各所述初始声音信号中存在非稳态噪声信号，若各特征二分类标签中不存在1，则判定各所述初始声音信号中不存在非稳态噪声信号。本申请实施例实现了结合深度学习进行非稳态噪声信号检测的目的，可准确判别声音信号是否为非稳态噪声信号。
其中，所述预设噪声特征识别模型包括第二特征提取器，所述特征识别结果包括特征类别标签，所述依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果的步骤包括：
步骤S211，通过将所述音频特征输入所述第二特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声特征；
步骤S212，对所述非稳态噪声特征进行分类，得到所述特征类别标签。
在本实施例中，需要说明的是，所述非稳态噪声特征为表征音频特征中非稳态噪声信息的特征，所述非稳态噪声信息可以为相位信息、幅度信息以及频率信息中的一种或者多种。
作为一种示例，步骤S211至步骤S212包括：将所述音频特征输入第二特征提取器中进行特征变换，以将所述音频特征映射至预设第二特征维度，得到非稳态噪声特征，其中，所述预设第二特征维度可以为预先设置的矩阵尺寸，也可以为预先设置的向量的长度，所述非稳态噪声特征可以为预设尺寸的特征矩阵，也可以为预设长度的特征向量；将所述非稳态噪声特征输入至所述预设噪声特征识别模型中的分类器中进行分类，得到所述特征类别标签，其中，所述特征类别标签可以为特征二分类标签。
其中，所述根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪的步骤包括：
步骤S41，通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；
步骤S42，根据所述前馈拾取信号生成对应的前馈反相噪声信号，以及根据所述反馈信号生成对应的反馈反相噪声信号；
步骤S43，根据所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号进行耳机降噪。
在本实施例中，需要说明的是，在耳机的主动降噪模式或者透传模式中，可拾取前馈声音信号和反馈声音信号进行降噪，参照图2，图2为本申请实施例中依据前馈控制和反馈控制进行降噪的原理示意图，其中，前馈MIC为前馈麦克风，反馈MIC为反馈麦克风，前馈PCB为前馈控制，用于生成前馈反相噪声电信号，反馈PCB为反馈控制，用于生成反馈反相噪声电信号。
作为一种示例，步骤S41至步骤S43包括：通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；根据所述前馈拾取信号的幅度和相位信息，生成对应的前馈反相噪声信号；根据所述反馈信号的幅度和相位信息，生成对应的反馈反相噪声信号；将所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号合并为反相噪声信号，依据所述反相噪声信号进行耳机降噪。
本申请实施例提供了一种耳机降噪方法，也即获取耳机的不同前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；若存在，则根据各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。本申请实施例中为耳机设置了多个前馈拾取路径拾取初始声音信号，从而当外界环境中存在非稳态噪声信号时，则可根据各初始声音信号中携带的非稳态噪声信号的幅度，在各初始声音信号中选取噪声幅度偏小的初始声音信号作为前馈拾取信号，并根据前馈拾取信号的信号特征进行相对应的耳机降噪过程，从而可以规避以存在幅度较大的非稳态噪声的拾取路径来拾取前馈拾取信号，实现以存在幅度较小的非稳态噪声的拾取路径来拾取前馈拾取信号，进而实现了以幅度较小的非稳态噪声幅度的前馈拾取信号进行耳机降噪的目的，从而提升了耳机降噪的效果。
实施例二
进一步地，参照图3，在本申请另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，所述根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号的步骤包括：
步骤S31，若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；
步骤S32，将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；
步骤S33，若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；
步骤S34，在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设噪声幅度阈值为根据用户的耳机听觉体验设置的阈值，当噪声的幅度小于预设噪声幅度阈值时，则噪声不会影响用户的耳机听觉体验，当噪声的幅度不小于预设噪声幅度阈值时，则噪声会影响用户的耳机听觉体验，且噪声的幅度越大，则用户的耳机听觉体验越差。
作为一种示例，步骤S31至步骤S35包括：通过将各所述非稳态噪声幅度分别与预设噪声幅度阈值进行比对，判断各所述非稳态噪声幅度是否均大于预设噪声幅度阈值；若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度，将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度，其中，各第二目标幅度对应的初始声音信号中的非稳态噪声不影响用户的耳机听觉体验；在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中随机选取所述前馈拾取信号，或者在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取幅度最小的声音信号作为前馈拾取信号。
本申请实施例提供了一种基于多拾取路径的前馈信号选取方法，也即若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。实现了在多条前馈拾取路径中选取对用户听觉体验最小的前馈拾取路径来拾取前馈信号的目的，可规避以存在幅度较大的非稳态噪声的拾取路径来拾取前馈拾取信号，为提升耳机降噪的效果奠定了基础。
实施例三
本申请还提供一种耳机降噪装置，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪装置包括：
第一检测模块，用于获取耳机的不同前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
第二检测模块，用于若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
选取模块，用于根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
降噪模块，用于根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
可选地，所述选取模块还用于：
若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；
将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；
若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；
在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。
可选地，所述第一检测模块还用于：
分别提取各所述初始声音信号对应的音频特征；
通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述预设信号幅度检测模型包括第一特征提取器，所述第一检测模块还用于：
通过将所述音频特征输入所述第一特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声幅度特征；
根据所述非稳态噪声幅度特征确定对应的非稳态噪声幅度。
可选地，所述第二检测模块还用于：
依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果；
依据各所述特征识别结果，在各所述初始声音信号中确定是否存在所述非稳态噪声信号。
可选地，所述预设噪声特征识别模型包括第二特征提取器，所述第二检测模块还用于：
通过将所述音频特征输入所述第二特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声特征；
对所述非稳态噪声特征进行分类，得到所述特征类别标签。
可选地，所述降噪模块还用于：
通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；
根据所述前馈拾取信号生成对应的前馈反相噪声信号，以及根据所述反馈信号生成对应的反馈反相噪声信号；
根据所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号进行耳机降噪。
本申请提供的耳机降噪装置，采用上述实施例中的耳机降噪方法，解决了耳机降噪效果差的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的耳机降噪装置的有益效果与上述实施例提供的耳机降噪方法的有益效果相同，且该耳机降噪装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
实施例四
本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备可以为VR设备，电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的耳机降噪方法。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
通常，以下***可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种***的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的***。可以替代地实施或具备更多或更少的***。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本申请提供的电子设备，采用上述实施例中的耳机降噪方法，解决了耳机降噪效果差的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例提供的耳机降噪方法的有益效果相同，且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例一中的耳机降噪的方法。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、***或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、***或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电子设备中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电子设备执行时，使得电子设备：获取各所述前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述耳机降噪方法的计算机可读程序指令，解决了耳机降噪效果差的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施例提供的耳机降噪方法的有益效果相同，在此不做赘述。
实施例六
本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的耳机降噪方法的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了耳机降噪效果差的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的耳机降噪方法的有益效果相同，在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。
Claims (10)
1.一种耳机降噪方法，其特征在于，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪方法包括：
获取各所述前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
2.如权利要求1所述耳机降噪方法，其特征在于，所述根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号的步骤包括：
若各所述非稳态噪声幅度均大于预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定幅度最小的第一目标幅度；
将所述第一目标幅度对应的初始声音信号作为所述前馈拾取信号；
若各所述非稳态噪声幅度未均大于所述预设噪声幅度阈值，则在各所述非稳态噪声幅度中确定小于所述预设噪声幅度阈值的各第二目标幅度；
在各所述第二目标幅度对应的初始声音信号中选取所述前馈拾取信号。
3.如权利要求1所述耳机降噪方法，其特征在于，所述检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
分别提取各所述初始声音信号对应的音频特征；
通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度。
4.如权利要求3所述耳机降噪方法，其特征在于，所述预设信号幅度检测模型包括第一特征提取器，
所述通过分别将各所述音频特征输入预设信号幅度检测模型，检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度的步骤包括：
通过将所述音频特征输入所述第一特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声幅度特征；
根据所述非稳态噪声幅度特征确定对应的非稳态噪声幅度。
5.如权利要求1至4任一项所述耳机降噪方法，其特征在于，所述检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号的步骤包括：
依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果；
依据各所述特征识别结果，在各所述初始声音信号中确定是否存在所述非稳态噪声信号。
6.如权利要求5所述耳机降噪方法，其特征在于，所述预设噪声特征识别模型包括第二特征提取器，所述特征识别结果包括特征类别标签，
所述依据预设噪声特征识别模型，分别对各所述初始声音信号的音频特征进行特征识别，得到各所述初始声音信号对应的特征识别结果的步骤包括：
通过将所述音频特征输入所述第二特征提取器，提取所述音频特征中的非稳态噪声特征；
对所述非稳态噪声特征进行分类，得到所述特征类别标签。
7.如权利要求1至4任一项所述耳机降噪方法，其特征在于，所述根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪的步骤包括：
通过耳机的反馈拾取路径拾取所述反馈信号；
根据所述前馈拾取信号生成对应的前馈反相噪声信号，以及根据所述反馈信号生成对应的反馈反相噪声信号；
根据所述前馈反相噪声信号和所述反馈反相噪声信号进行耳机降噪。
8.一种耳机降噪装置，其特征在于，所述耳机设置有多个前馈拾取路径，所述耳机降噪装置包括：
第一检测模块，用于获取耳机的不同前馈拾取路径拾取的初始声音信号，检测各所述初始声音信号中是否存在非稳态噪声信号；
第二检测模块，用于若存在非稳态噪声信号，则检测各所述初始声音信号对应的非稳态噪声幅度；
选取模块，用于根据各所述非稳态噪声幅度，在各所述初始声音信号中选取前馈拾取信号；
降噪模块，用于根据所述前馈拾取信号进行耳机降噪。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一项所述的耳机降噪方法的步骤。
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实现耳机降噪方法的程序，所述实现耳机降噪方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述耳机降噪方法的步骤。
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