非相干降噪的方法与相关装置与流程

本公开一般涉及降噪，并且更具体地，涉及用于移动装置上的音频增强的非相干降噪(non-coherent noise reduction)。

背景技术：

1、除非本文另有说明，否则本节中描述的方法不是下面列出的权利要求的现有技术，并且不因包含在本节中而被承认为现有技术。

2、通常存在两种类型的噪声，即相干噪声和非相干噪声，具有两个或更多个麦克风的多麦克风装置可能暴露于这两种噪声。具体来说，同时出现在具有相似信号模式的移动装置的多个麦克风上的噪声被认为是相干噪声。相反，出现在具有不同信号模式的移动装置的多个麦克风上的噪声被认为是非相干噪声。例如，由于多个麦克风拾取的汽车引擎声音来自同一来源(即引擎或汽车)并且在这些麦克风上具有相似的信号模式，因此它是相干噪声。作为另一个示例，由于来自每个麦克风周围的局部风切变湍流的噪声导致多个麦克风上的不同信号模式，因此它是非相干噪声。即自然风吹过时，不同的麦克风接收到的风噪声时间和强度不同；并且由于每个麦克风检测或感知的噪声是局部的，因此不同麦克风处的风噪声之间没有因果关系，因此属于非相干噪声的一种。

3、例如，当两个麦克风(例如，mic0和mic1)安装在多麦克风装置的不同侧时，如果装置的一侧安装是mic0，正对着风，mic0感测到的风噪声将比mic1感测到的风噪声强并且早。当噪声是由mic0和mic1中的仅仅一个，而并非两者接收的，传统的非相干降噪方法中，由于是针对mic0和mic1联合计算相干值，因此无法判断给定的噪声是mic0还是mic1接收到的。不利的是，这可能导致无噪声麦克风(mic0或mic1)接收到的信号被错误地抑制。此外，当mic0和mic1中只有一个而不是两个都暴露在噪声中时，噪声仍然可能在波束成型后混合到输出中。

4、因此，需要一种用于多麦克风移动装置上的音频增强的非相干降噪的解决方案。

技术实现思路

1、以下概述仅是说明性的，并不旨在以任何方式进行限制。即，提供以下概述以介绍本文描述的新颖的和非显而易见的技术的概念、亮点、好处和优势。选择的实现在下面的详细描述中进一步描述。因此，以下概述不旨在识别要求保护的主题的基本特征，也不旨在用于确定要求保护的主题的范围。

2、本公开的目的是提出解决上述问题的解决方案或方案。更具体地，本公开中提出的各种方案涉及用于多麦克风移动装置上的音频增强的非相干降噪。例如，在本文提出的各种方案下，每个信道可以独立地通过单信道噪声估计其各自的增益值，为此可以利用机器学习和/或深度学习模型。

3、一方面，一种方法可以涉及处理器响应于多个音频传感器的感测而从对应于多个信道的多个音频传感器接收多个信号。该方法还可以涉及基于与一个或多个信号中的每一个相关联的各自的信噪比(snr)，处理器中的非相干噪声估计器对多个信号中的一个或多个信号执行非相干噪声降低以抑制一个或多个信号中的每个信号中的一个或多个非相干噪声。该方法还可以包括处理器在降噪之后组合多个信号以生成输出信号。

4、在另一方面，一种方法可以涉及处理器响应于多个音频传感器的感测而从对应于多个信道的多个音频传感器接收多个信号。该方法还可以涉及处理器中的非相干噪声估计器通过以下方式对多个信号中的一个或多个信号执行非相干噪声降低以抑制一个或多个信号中的每个信号中的一个或多个非相干噪声：(i)分别估计对应于多个信道中的每个信道的多个频带中的每个频带的相应非相干噪声；(ii)为每个信道的每个频带确定各自的增益控制参数以提供多个增益控制参数，每个增益控制参数对应于多个信道的每个信道的多个频带的各自的频带，使得与多个信道的第一信道的第一频带相关联的相应非相干噪声被抑制，其中与第一信道的第一频带相关联的相应非相干噪声比与第一信道的第二频带相关联的相应非相干噪声更差。该方法还可以包括处理器在降噪之后组合多个信号以生成输出信号。

5、在又一方面，一种装置可以包括被配置为感测多个信道的多个音频传感器和耦合到多个音频传感器的处理器。处理器可以响应于多个音频传感器的感测而从多个音频传感器接收多个信号。处理器还可以对多个信号中的一个或多个信号执行非相干噪声降低，以基于与一个或多个信号中的每一个相关联的相应snr，抑制一个或多个信号中的每一个中的一个或多个非相干噪声。处理器还可以在降噪之后组合多个信号以生成输出信号。

6、附图说明

7、附图被包括以提供对本公开的进一步理解并且并入并构成本公开的一部分。附图图示了本公开的实施方式，并且与描述一起用于解释本公开的原理。值得注意的是，附图不一定是按比例绘制的，因为为了清楚地说明本公开的概念，一些组件可能被示出为与实际实施中的尺寸不成比例。

8、图1是其中可以实施根据本公开的各种提议的方案的示例环境的图。

9、图2是根据本公开的建议方案下的示例设计的图。

10、图3是根据本公开提出的方案下的示例场景的图。

11、图4是根据本公开的建议方案下的示例设计的图。

12、图5是根据本公开的建议方案下的示例设计的图。

13、图6是根据本公开提出的方案下的示例设计的图。

14、图7是根据本公开提出的方案下的示例场景的图。

15、图8是根据本公开提出的方案下的示例设计的图。

16、图9是根据本公开的建议方案下的示例设计的图。

17、图10是根据本公开的实施方式的示例装置的图。

18、图11是根据本公开的实施方式的示例过程的流程图。

19、图12是根据本公开的实施方式的示例过程的流程图。

技术特征：

1.一种非相干降噪的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于，所述非相干降噪的执行包括：

3.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于，所述非相干降噪的执行包括：

4.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于，执行非相干降噪包括通过使用深度学习模型或机器学习来执行非相干降噪。

5.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于组合所述多个信号包括在组合所述多个信号之前在降噪之后对所述多个信号进行滤波。

6.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的非相干降噪方法，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求7所述的非相干降噪方法，其特征在于，还包括：

9.一种非相干降噪方法，包括：

10.根据权利要求9所述的非相干降噪方法，其特征在于，执行非相干降噪包括通过使用深度学习模型或机器学习来执行非相干降噪。

11.根据权利要求9所述的非相干降噪方法，其特征在于，组合所述多个信号包括在组合所述多个信号之前在降噪之后对所述多个信号进行滤波。

12.根据权利要求9所述的非相干降噪方法，其特征在于：

13.根据权利要求9所述的非相干降噪方法，其特征在于，还包括：

14.根据权利要求13所述的非相干降噪方法，其特征在于，还包括：

15.一种非相干降噪装置，包括：

16.根据权利要求15所述的非相干降噪装置，其特征在于，在执行所述非相干降噪时，所述处理器经配置以执行包括以下的操作：

17.根据权利要求15所述的非相干降噪装置，其特征在于，在执行非相干降噪时，所述处理器被配置为通过使用深度学习模型或机器学习来执行非相干降噪。

18.根据权利要求15所述的非相干降噪装置，其特征在于，在组合所述多个信号时，所述处理器经配置以在组合所述多个信号之前在降噪之后对所述多个信号进行滤波。

19.根据权利要求15所述的非相干降噪装置，其特征在于：

20.根据权利要求15所述的非相干降噪装置，其特征在于，所述处理器进一步经配置以执行包括以下的操作：

技术总结提出了与用于多麦克风移动装置上的音频增强的非相干降噪有关的各种技术。处理器响应于多个音频传感器的感测从多个音频传感器接收多个信号，所述多个音频传感器对应于多个信道。然后，处理器基于一个或多个信号中的每一个相关联的相应的信噪比(SNR)对多个信号中的一个或多个信号执行非相干噪声降低，以抑制一个或多个信号中的每个信号的与一个或多个非相干噪声。处理器在降噪之后进一步组合多个信号以生成输出信号。技术研发人员：吴启圣,孙良哲,郑尧文,钟舜昌受保护的技术使用者：联发科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/2/1