在强干扰环境下定向拾音方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及语音信号处理及深度学习，尤其涉及一种在强干扰环境下定向拾音方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在复杂的声学环境中，特别是在存在强干扰源(如机器噪声、人群嘈杂声等)的情况下，传统的全向拾音方法往往难以有效地提取出目标声源的清晰音频信号。这种局限性极大地影响了语音通信、语音识别、音频记录等领域的应用效果。

2、定向拾音技术作为一种有效的解决方案，通过利用麦克风阵列的波束形成技术和自适应滤波算法，能够在复杂的声学环境中实现对目标声源的高精度定位和有效拾取。该技术通过调整拾音系统的指向性，将拾音方向对准目标声源，从而增强目标信号的接收效果，并同时抑制来自其他方向的噪声和干扰。

3、然而，在强干扰环境下，传统的定向拾音技术仍面临诸多挑战。例如，声源定位的准确性可能受到多径效应、环境反射等因素的影响；自适应滤波算法的性能也可能受到信号非平稳性、噪声特性复杂多变等因素的限制。因此，需要开发一种更为先进、鲁棒的定向拾音方法及装置，以应对强干扰环境下的复杂声学挑战，提高音频信号拾取的质量和可靠性。

技术实现思路

1、本申请提供了一种在强干扰环境下定向拾音方法、装置、设备及介质，用于解决现有的语音拾音方法在强干扰环境下，音频信号拾取的质量和可靠性差的问题。

2、第一方面，本申请提供了一种在强干扰环境下定向拾音方法，所述方法包括：

3、对麦克风阵列接收信号进行混响抑制处理，以得到混响抑制信号；

4、根据所述麦克风阵列的拓扑结构及目标拾音方向，确定超指向波束形成器以及延迟求和波束形成器；

5、通过所述超指向波束形成器对所述混响抑制信号进行处理，获取超指向增强信号；

6、通过预先训练的一级降噪网络，对所述超指向增强信号进行降噪处理，获取一级增强信号以及所述混响抑制信号对应的语音信号掩码；

7、基于所述语音信号掩码以及所述混响抑制信号进行波达方向估计，得到语音信号波达方向估计θ；

8、通过所述延迟求和波束形成器对所述混响抑制信号进行加权处理，并根据加权结果确定远端信号；

9、根据所述目标拾音方向和所述语音信号波达方向估计θ，确定自适应对消器滤波器中的滤波器参数；

10、通过所述自适应对消器滤波器，基于所述远端信号以及所述一级增强信号，确定自适应对消器输出信号；

11、基于所述自适应对消器输出信号，确定最终输出信号。

12、第二方面，本申请还提供了一种在强干扰环境下定向拾音装置，所述装置包括：

13、混响抑制单元，用于对麦克风阵列接收信号进行混响抑制处理，以得到混响抑制信号；

14、确定单元，用于根据所述麦克风阵列的拓扑结构及目标拾音方向，确定超指向波束形成器以及延迟求和波束形成器；

15、超指向波束形成器处理单元，用于通过所述超指向波束形成器对所述混响抑制信号进行处理，获取超指向增强信号；

16、一级降噪单元，用于通过预先训练的一级降噪网络，对所述超指向增强信号进行降噪处理，获取一级增强信号以及所述混响抑制信号对应的语音信号掩码；

17、波达方向估计单元，用于基于所述语音信号掩码以及所述混响抑制信号进行波达方向估计，得到语音信号波达方向估计θ；

18、延迟求和波束形成器处理单元，用于通过所述延迟求和波束形成器对所述混响抑制信号进行加权处理，并根据加权结果确定远端信号；

19、参数确定单元，用于根据所述目标拾音方向和所述语音信号波达方向估计θ，确定自适应对消器滤波器中的滤波器参数；

20、自适应对消器滤波器处理单元，用于通过所述自适应对消器滤波器，基于所述远端信号以及所述一级增强信号，确定自适应对消器输出信号；

21、综合处理单元，用于基于所述自适应对消器输出信号，确定最终输出信号。

22、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述所述在强干扰环境下定向拾音方法的步骤。

23、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述在强干扰环境下定向拾音方法的步骤。

24、本申请的有益效果如下：

25、1、通过超指向波束形成对混响抑制信号初步提取，然后通过一级神经网络降噪对非人噪声进行去除，同时估计语音信号掩码，语音信号掩码可提升波达方向估计准确率，从而对自适应对消器的滤波器更新控制更准确。

26、2、通过根据目标拾音方向和语音信号波达方向估计来确定自适应对消器滤波器的参数，该方案能够实时调整滤波器以更好地抑制非目标方向的干扰信号。这种自适应机制使得该方法在不同环境和条件下都能保持较高的性能稳定性。

技术特征：

1.一种在强干扰环境下定向拾音方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标拾音方向和所述语音信号波达方向估计θ，确定自适应对消器滤波器中的滤波器参数，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述自适应对消器输出信号，确定最终输出信号，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过预先配置的后处理模块，基于所述一级增强信号和所述自适应对消器输出信号分别对应的信号能量，对所述自适应对消器输出信号进行残余干扰信号抑制，以得到优化后的自适应对消器输出信号，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述对数与预先配置的可调整抑制阈值之间的大小关系，确定增益值，包括：

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化后的自适应对消器输出信号，确定所述最终输出信号，包括：

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对麦克风阵列接收信号进行混响抑制处理，以得到混响抑制信号，包括：

8.一种在强干扰环境下定向拾音装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述权利要求1-7任一所述在强干扰环境下定向拾音方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如上述权利要求1-7任一所述在强干扰环境下定向拾音方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种在强干扰环境下定向拾音方法、装置、设备及介质。通过超指向波束形成对混响抑制信号初步提取，然后通过一级神经网络降噪对非人噪声进行去除，同时估计语音信号掩码，语音信号掩码可提升波达方向估计准确率，从而对自适应对消器的滤波器更新控制更准确。通过根据目标拾音方向和语音信号波达方向估计来确定自适应对消器滤波器的参数，该方案能够实时调整滤波器以更好地抑制非目标方向的干扰信号。这种自适应机制使得该方法在不同环境和条件下都能保持较高的性能稳定性。技术研发人员：丁少为,关海欣,梁家恩受保护的技术使用者：云知声智能科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4