本發明涉及語音信號增強,具體涉及一種低通濾波方法、系統及低通濾波器。
背景技術:
1、低通濾波器是一種允許低頻信號通過、同時衰減高頻信號的電子電路,廣泛應用于信號處理、通信系統和音頻設備中。其核心功能是通過特定的頻率響應特性抑制高頻噪聲,保留有用低頻信息。低通濾波器一般分為被動低通濾波器與主動低通濾波器,其中,被動低通濾波器的截止頻率固定,無法動態適應環境變化,在復雜噪聲環境中濾波效果不佳,語音信號經過被動低通濾波器后可能衰減;主動低通濾波器可通過調整反饋網絡參數(如可變電阻)動態改變截止頻率,增強高頻抑制能力,同時補償語音信號衰減;在音頻處理領域,主動低通濾波器的截止頻率動態調整技術是提升噪聲抑制效果的關鍵。
2、在現有方法中基于信號能量的閾值法、頻譜分析法或者固定規則調整法調整主動低通濾波器的截止頻率,但在實際情況中用戶語音與背景噪聲存在重合,同時背景噪聲是隨機出現的,在現有方法中無法實時準確區分用戶語音與背景噪聲的頻率分布差異,進而無法對主動低通濾波器的截止頻率進行及時準確的調整,不利于對通話語音信號進行準確去噪處理,影響通話質量。
技術實現思路
1、為了解決現有方法中無法對主動低通濾波器的截止頻率進行及時準確調整的技術問題,本發明的目的在于提供一種低通濾波方法、系統及低通濾波器,所采用的技術方案具體如下:
2、第一方面,本發明一個實施例提供了一種低通濾波方法,該方法包括以下步驟:
3、獲取當前時間段的語音信號;
4、通過主成分分析算法將語音信號分解為信號分量并獲取每個信號分量的特征值;根據每個信號分量的信號分布情況和特征值,獲取每個信號分量的重要程度;
5、基于重要程度獲取目標信號分量,根據目標信號分量所對應頻譜圖中能量的分布情況確定目標頻率范圍;將目標頻率范圍中最大的頻率作為分割頻率,根據每個信號分量所對應頻譜圖中分割頻率兩側之間非目標頻率范圍中的能量分布差異,以及目標頻率范圍內的能量分布情況,獲取語音信號當前時刻下的截止頻率調整系數;
6、基于截止頻率調整系數獲取當前時刻下的截止頻率。
7、進一步地,所述重要程度的獲取方法為:
8、對于任一個信號分量,基于該信號分量中信號的波動情況,將該信號分量劃分為局部信號段;
9、根據局部信號段的數量以及每個局部信號段的時長和振幅波動情況,獲取該信號分量的音量穩定程度;
10、根據任意相鄰兩個局部信號段中信號的變化情況,獲取該信號分量的音量漸變程度;
11、將該信號分量的特征值、音量穩定程度和音量漸變程度的乘積進行歸一化的結果,作為該信號分量的重要程度。
12、進一步地,所述局部信號段的獲取方法為:
13、將該信號分量中的每個極大值點與其前一相鄰極小值點的振幅差值,作為每個極大值點的瞬時音量;
14、將瞬時音量根據對應極大值點的時間順序進行排列,獲得該信號分量對應的瞬時音量序列;
15、通過自適應分段常數近似算法將瞬時音量序列進行劃分獲得局部音量段,將每個局部音量段的最后一個瞬時音量對應的極大值點均作為該信號分量的分割點;
16、通過分割點將該信號分量劃分為局部信號段。
17、進一步地,所述音量穩定程度的獲取方法為:
18、對于任一個局部信號段,將該局部信號段中的最大振幅與最小振幅的差值,作為該局部信號段的音量變化值;
19、將該信號分量中所有局部信號段的音量變化值的方差,作為該信號分量的第一穩定分析值;
20、獲取每個局部信號段的時長均作為局部時長,將最大的局部時長與當前時間段對應時長的比值,作為該信號分量的第二穩定分析值;
21、根據該信號分量的局部信號段數量、第一穩定分析值和第二穩定分析值,獲取該信號分量的音量穩定程度;其中,局部信號段數量和第一穩定分析值均與音量穩定程度為負相關關系,第二穩定分析值與音量穩定程度為正相關關系。
22、進一步地,所述音量漸變程度的獲取方法為:
23、對于該信號分量中任意相鄰的兩個局部信號段,將該兩個局部信號段合并為一個參考信號段,將所述參考信號段對應的瞬時音量序列中的元素擬合為一條曲線,作為目標曲線;
24、將目標曲線的擬合誤差進行負相關且歸一化的結果,作為所述參考信號段的參考權重;
25、將目標曲線上所有數據點的切線斜率絕對值的均值進行負相關的結果,作為所述參考信號段的參考漸變程度;
26、將參考權重與參考漸變程度的乘積,作為所述參考信號段的局部音量漸變程度;
27、將該信號分量的所有參考信號段的局部音量漸變程度的均值,作為該信號分量的音量漸變程度。
28、進一步地,所述基于重要程度獲取目標信號分量,根據目標信號分量所對應頻譜圖中能量的分布情況確定目標頻率范圍的方法為:
29、將最大的重要程度對應的信號分量,作為目標信號分量;
30、通過短時傅里葉變換獲取目標信號分量所對應的頻譜圖,通過最小二乘法對頻譜圖進行曲線擬合獲得頻譜曲線;
31、通過峰谷檢測算法獲取頻譜曲線中的波峰和波谷,將相鄰兩個波谷之間的區域均作為波峰區域;獲取每個波峰區域的面積,均作為特征面積;
32、當特征面積大于預設面積閾值時,將對應波峰區域所對應的頻率范圍作為目標頻率范圍。
33、進一步地,所述截止頻率調整系數的獲取方法為:
34、對于任一個信號分量,獲取該信號分量對應的頻譜曲線中位于分割頻率之后的頻譜曲線段所對應區域的面積,作為該信號分量的高頻干擾程度;
35、獲取該信號分量對應的頻譜曲線中位于分割頻率之前且不處于目標頻率范圍內的所有頻譜曲線段所對應區域的面積,作為該信號分量的低頻干擾程度;
36、基于低頻干擾程度與高頻干擾程度的差異,獲取該信號分量的參考調整系數;
37、獲取該信號分量對應的頻譜曲線中所有位于目標頻率范圍的頻譜曲線段所對應區域的面積與該信號分量對應的頻譜曲線所對應區域的面積的比值,作為該信號分量的有效程度;
38、將該信號分量的有效程度與重要程度的乘積,作為該信號分量的關注程度;
39、將該信號分量的關注程度與所有信號分量的關注程度累加結果的比值,作為該信號分量的調整權重;
40、將調整權重與參考調整系數的乘積,作為該信號分量的真實參與調整系數;
41、將所有信號分量的真實參與調整系數的相加結果,作為語音信號當前時刻下的截止頻率調整系數。
42、進一步地,所述基于截止頻率調整系數獲取當前時刻下的截止頻率的方法為:
43、將初始截止頻率、預設頻率調整指標和截止頻率調整系數的乘積,作為語音信號當前時刻下的截止頻率調整值;
44、將初始截止頻率與截止頻率調整值的相加結果,作為當前時刻下的截止頻率。
45、第二方面,本發明另一個實施例提供了一種低通濾波系統,該系統包括:
46、語音信號獲取模塊,用于獲取當前時間段的語音信號;
47、重要程度獲取模塊,用于通過主成分分析算法將語音信號分解為信號分量并獲取每個信號分量的特征值;根據每個信號分量的信號分布情況和特征值,獲取每個信號分量的重要程度;
48、截止頻率調整系數獲取模塊,用于基于重要程度獲取目標信號分量,根據目標信號分量所對應頻譜圖中能量的分布情況確定目標頻率范圍;將目標頻率范圍中最大的頻率作為分割頻率,根據每個信號分量所對應頻譜圖中分割頻率兩側之間非目標頻率范圍中的能量分布差異,以及目標頻率范圍內的能量分布情況,獲取語音信號當前時刻下的截止頻率調整系數;
49、截止頻率獲取模塊,用于基于截止頻率調整系數獲取當前時刻下的截止頻率。
50、第三方面,本發明另一個實施例提供了一種低通濾波器,包括:存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在處理器上運行的計算機程序,處理器執行所述計算機程序時,實現上述任意一項方法的步驟。
51、本發明具有如下有益效果:
52、本發明首先通過主成分分析算法將語音信號分解為信號分量并獲取每個信號分量的特征值,有利于后續準確分析用戶語音對應的信號情況;進而根據每個信號分量的信號分布情況和特征值,獲取每個信號分量的重要程度,準確反映出每個信號分量為用戶語音分量的可能性;進而基于重要程度獲取目標信號分量,準確確定出語音信號對應的用戶語音的主體信號分量;進一步根據目標信號分量所對應頻譜圖中能量的分布情況確定目標頻率范圍,準確確定出用戶語音對應的頻率范圍,有利于后續準確獲取語音信號對應的截止頻率;為了準確分析每個信號分量受到的干擾情況,進而將目標頻率范圍中最大的頻率作為分割頻率,使得準確分析每個信號分量是受到低頻干擾還是高頻干擾,有利于后續準確分析當前時刻下截止頻率的調整情況;進而根據每個信號分量所對應頻譜圖中分割頻率兩側之間非目標頻率范圍中的能量分布差異,以及目標頻率范圍內的能量分布情況,獲取語音信號當前時刻下的截止頻率調整系數,準確反映出當前時刻下對低通濾波器的截止頻率的調整程度;進而基于截止頻率調整系數準確獲取當前時刻下的截止頻率,使得對語音信號進行實時準確的濾波處理,有效提高了語音信號的質量。