確定在主信道與參考信道之間的噪聲功率級差和聲音功率級差制造技術

一種用于估算在音頻設備的主麥克風和參考麥克風之間的噪聲功率級差(NPLD)的方法，包括最大化音頻信號的主信道的快速傅立葉(FFT)系數建模的概率密度函數(PDF)以提供在參考信道的噪聲方差估值與主信道的噪聲方差估值之間的NPLD。最大化音頻信號的參考信道的FFT系數建模的PDF以提供在主信道與參考信道的語言FFT系數之間的復雜語音功率級差(SPLD)。然后基于噪聲方差估值、NPLD和SPLD系數計算參考信道的校正噪聲幅度。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】確定在主信道與參考信道之間的噪聲功率級差和聲音功率級差相關申請的交叉參考本專利申請要求2014年11月12日提交的并且名稱為“確定在主信道與參考信道之間的噪聲功率級差和/或聲音功率級差”的臨時申請號62/078,828的權益和優先權，其全文以引用的方式并入本文中。專利
本專利技術涉及用于確定在音頻信號的主信道與音頻信號的參考信道之間的噪聲和/或聲音功率級差的技術。
技術介紹
用于濾波或者甚至用于凈化音頻信號的許多技術依賴于信噪比(SNR)。SNR通常采用在音頻信號中噪聲量的估算，或者噪聲的功率級。包括現有移動電話在內的各種音頻設備，包括定位和朝向以接收來自意向聲源的音頻的主麥克風，和定位和朝向來接收背景噪聲并且同時從意向聲源接收極少音頻或不從意向聲源接收音頻的參考麥克風。參考麥克風的主要功能是提供可能存在于由主麥克風獲得的音頻信號的主信道中的噪聲量的指示值。方便地，已經假設在音頻信號的參考信道中用參考麥克風獲得的噪聲級基本上與在音頻信號的主信道中的噪聲級相同。事實上，在存在于主信道中的噪聲級與存在于相應參考信道中的噪聲級之間會有顯著差異。這些差異可能由多個不同因素的任意一個導致，包括，但不限于，在主麥克風和參考麥克風檢測聲音采用的方式(例如，該方式的靈敏度)的失衡，主麥克風和參考麥克風相對于意向音頻聲源的朝向，噪聲和/或聲音的屏蔽(例如，個人在使用移動電話時由于頭和或其他部位導致，等等)，以及主信道和/或參考信道的預先處理。當在參考信道中的噪聲級大于在主信道中的噪聲級，試圖去除或者以其他方式抑制在主信道中的噪聲可能會導致過度抑制，或者一部分不應當去除的目標聲音(例如，語音，音樂等)被從主信道去除，以及目標聲音的失真。相反地，當在參考信道中的噪聲級小于在主信道中的噪聲級，來自主信道的噪聲會欠抑制，其會導致在由噪聲抑制處理輸出的音頻信號中的不利高水平殘余噪聲。目標聲音(如語音等)引入參考信道也會將誤差引入估算噪聲級，并且因此不利地影響噪聲已經從其去除或以其他方式被抑制的音頻信號的品質。鑒于此，需尋求在估算噪聲功率級與語音功率級之間的差異方面的改進。
技術實現思路
在主麥克風和參考麥克風中的平均噪聲功率級和平均語音功率級通常是不同的。專利技術人已經構思和描述了各種方法以估算頻率相關噪聲功率級差(NPLD)和語音功率級差(SPLD)。當下面將更詳細地討論本專利技術解決現有技術缺點的該方法時，總體上，本專利技術提供一種用于使用估算的NPLD和SPLD以校正來自參考麥克風的噪聲方差估值、以及以修改級差濾波器以結合考慮PLD的方法。雖然可以關于蜂窩通信描述本專利技術的各個方面，但是本專利技術的各個方面可以應用到許多音頻、視頻或其他數據傳輸和相關處理。在各個方面中，本專利技術涉及應用精確地估算在音頻信號的第一信道(例如，參考信道，次級信道，等)中的噪聲功率和/或聲音功率并且最小化或消除在該噪聲功率和/或聲音功率與在音頻信號的第二信道(例如，主信道，參考信道，等)中的對應噪聲功率和/或聲音功率之間的任何差異的技術。在一個方面中，公開一種用于追蹤在音頻信號的參考信道與音頻信號的主信道之間的噪聲功率級差(NPLD)的技術。在該方法中，從音頻設備例如移動電話的主麥克風和至少一個參考麥克風同時獲得音頻信號。更具體地，主麥克風接收音頻信號的主信道，而參考麥克風接收音頻信號的參考信道。所謂的“最大概率”估算技術可以使用來確定在主信道和參考信道之間的NPLD。最大概率估算技術可以包括估算音頻信號的參考信道的噪聲幅度，或者噪聲功率，其提供噪聲幅度估算。在具體實施例中，噪聲幅度的估算可以包括使用數據驅動遞歸噪聲功率估算技術，例如由Erkelens，J.S.等人所公開的，"TrackingofNonstationaryNoiseBasedonDataDriveRecursiveNoisePowerEstimation(基于數據驅動遞歸噪聲功率估算追蹤非穩定性噪聲)"IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing(IEEE關于音頻、語音和語言處理的學報)，16(6):11121123(2008)("Erkelens")，本文的整個公開內容在此引入作為參考。利用噪聲幅度估算，可以建模對音頻信號的主信道的快速傅立葉變換(FFT)系數的概率密度函數(PDF)。在一些實施例中，建模主通道的FFT系數的PDF可以包括將其建模為復雜高斯分布，其中復雜高斯分布的平均值取決于NPLD。關于NPLD最大化對于音頻信號的主信道的特定部分的FFT系數的聯合PDF，提供可以從參考信道和音頻信號的主信道計算的NPLD值。通過精確的NPLD，可以精確地將主音頻信號的噪聲幅度，或噪聲功率與參考音頻信號的噪聲幅度，或噪聲功率相關聯。在各個實施例中，這些處理可以是連續的，并且，因此，包括追蹤噪聲方差估值以及NPLD。發生追蹤處理所采用的速率可以至少部分依賴于目標聲音(例如語音、音樂等)存在于音頻信號的主信道中的概率。在目標聲音可能存在于主信道的實施例中，，可通過使用由Erkelens教導的平滑因數來減慢跟蹤過程的速率，其可以使得能夠更敏感和/或更精確地追蹤NPLD和噪聲幅度、或噪聲功率，并且因此，由于噪聲被去除或反之被抑制，所以目標聲音的失真較小。在目標聲音可能不存在于主信道中的實施例中，跟蹤過程可以以更快的速率進行。在另一方面，可以確定主信道和參考信道之間的語音功率級差(SPLD)。SPLD可以通過將主信道的FFT系數表示為參考信道的FFT系數的函數來確定。在一些實施例中，主通道的FFT系數的PDF的建模可包括將其建模為復雜高斯分布，所述復雜高斯分布的均值和方差取決于所述SPLD。關于NPLD最大化對于音頻信號的主信道的特定部分的FFT系數的聯合PDF，提供可以從參考信道和音頻信號的主信道計算的NPLD值。SPLD可以連續計算或跟蹤。在一些實施例中，跟蹤SPLD在音頻信號的主信道和參考信道之間的速率可取決于語音存在于音頻信號的主信道中的可能性。在語音可能存在于主信道中的實施例中，可以增大跟蹤的速率。在語音可能不存在于主信道中的實施例中，可以減小跟蹤的速率，這可以更靈敏和/或精確地跟蹤SPLD。根據本專利技術的另一方面，NPLD和/或SPLD跟蹤可用于音頻濾波和/或凈化過程中。但不限于，NPLD和/或SPLD跟蹤可在初始濾波之后(例如，自適應最小均方(LMS)等)基于參考信道的生成(例如通過參考麥克風等)來用于校正參考信道的噪聲幅度估值。在一些實施例中，本專利技術的一個方面是用于估算在音頻設備的主麥克風與參考麥克風之間噪聲功率級差的方法(NPLD)。所述方法包括利用音頻設備的主麥克風獲得音頻信號的主信道；利用音頻設備的參考麥克風獲得音頻信號的參考信道；以及估算所述音頻信號的參考信道的噪聲幅度以提供對于一個或多個頻率的噪聲方差估算。該方法還包括建模音頻信號的主信道的快速傅里葉變換(FFT)系數的概率密度函數(PDF)；最大化PDF以提供在參考信道的噪聲方差估算與主信道的噪聲方差估算之間的NPLD；建模音頻信號的參考信道的FFT系數的PDF；最大化PDF以提供在主信道與參考信道的語音FFT系數之間的復雜語音功率級差(SPLD)系數；基于噪聲方差估算，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于估算在音頻設備的主麥克風與參考麥克風之間的噪聲功率級差(NPLD)的方法，包括：利用音頻設備的主麥克風獲得音頻信號的主信道；利用音頻設備的參考麥克風獲得音頻信號的參考信道；估算音頻信號的參考信道的噪聲幅度以提供對于一個或多個頻率的噪聲方差估算；建模音頻信號的主信道的快速傅立葉(FFT)系數的概率密度函數(PDF)；最大化PDF以提供在參考信道的噪聲方差估算與主信道的估算噪聲方差估算之間的NPLD；建模音頻信號的參考信道的FFT系數的PDF；最大化PDF以提供在主信道與參考信道的語音FFT系數之間的復雜語音功率級差(SPLD)系數；以及基于噪聲方差估值、NPLD和SPLD系數計算參考信道的校正噪聲幅度。

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】2014.11.12 US 62/078828;2015.11.11 US 14/9387981.一種用于估算在音頻設備的主麥克風與參考麥克風之間的噪聲功率級差(NPLD)的方法，包括：利用音頻設備的主麥克風獲得音頻信號的主信道；利用音頻設備的參考麥克風獲得音頻信號的參考信道；估算音頻信號的參考信道的噪聲幅度以提供對于一個或多個頻率的噪聲方差估算；建模音頻信號的主信道的快速傅立葉(FFT)系數的概率密度函數(PDF)；最大化PDF以提供在參考信道的噪聲方差估算與主信道的估算噪聲方差估算之間的NPLD；建模音頻信號的參考信道的FFT系數的PDF；最大化PDF以提供在主信道與參考信道的語音FFT系數之間的復雜語音功率級差(SPLD)系數；以及基于噪聲方差估值、NPLD和SPLD系數計算參考信道的校正噪聲幅度。2.如權利要求1所述的方法，其中所述參考信道的噪聲功率級不同于所述主信道的噪聲功率級。3.如權利要求1所述的方法，其中連續實施：估算所述參考信道的噪聲幅度，建模所述主信道的FFT系數的PDF，以及最大化所述PDF；并且進一步包括追蹤NPLD。4.如權利要求3所述的方法，其中所述追蹤NPLD包括跨越連續時間幀進行統計學的指數平滑。5.如權利要求4所述的方法，其中所述跨越連續時間幀進行統計學的指數平滑包括數據驅動遞歸噪聲功率估算。6.如權利要求3所述的方法，還包括確定語音至少存在于所述音頻信號的主信道中的可能性。7.如權利要求6所述的方法，其中，如果語音可能至少存在于所述音頻信號的主信道中，那么減慢發生追蹤所采用的速率。8.如權利要求1所述的方法，其中估算所述參考信道的噪聲幅度包括數據驅動遞歸噪聲功率估算。9.如權利要求1所述的方法，其中對所述音頻信號的主信道的FFT系數的PDF建模包括建模復雜高斯PDF，其中復雜高斯分布的均值依賴于所述NPLD。10.如權利要求1所述的方法，還包括確定在所述音頻信號的主信道中的語音和在所述音頻信號的參考信道中的語音的相對強度。11.如權利要求10所述的方法，其中確定所述相對強度包括隨時間追蹤相對強度。12.如權利要求10所述的方法，其...

【專利技術屬性】
技術研發人員：J·S·厄凱倫斯，
申請(專利權)人：美國思睿邏輯有限公司，
類型：發明
國別省市：美國,US