公开(公告)号：CN113539283A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202011410814.4

申请日：2020-12-03

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 吴雯 ,  夏咸军

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的音频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及云技术和人工智能技术；方法包括：获取音频场景的音频片段，其中，音频片段中包括噪声；基于音频片段执行音频场景分类处理，以得到与音频片段中的噪声对应的音频场景类型；确定与音频场景类型匹配的目标音频处理模式，并对音频场景的音频片段应用目标音频处理模式。通过本申请，能够基于音频场景的针对性的音频处理，提高音频质量。

公开(公告)号：CN113539283B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202011410814.4

申请日：2020-12-03

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 吴雯 ,  夏咸军

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本申请提供了一种基于人工智能的音频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及云技术和人工智能技术；方法包括：获取音频场景的音频片段，其中，音频片段中包括噪声；基于音频片段执行音频场景分类处理，以得到与音频片段中的噪声对应的音频场景类型；确定与音频场景类型匹配的目标音频处理模式，并对音频场景的音频片段应用目标音频处理模式。通过本申请，能够基于音频场景的针对性的音频处理，提高音频质量。

公开(公告)号：CN113707166B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202110371804.2

申请日：2021-04-07

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 吴雯 ,  夏咸军 ,  刘志鹏

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请涉及一种语音信号处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法涉及数据库，具体包括：接收参考语音信号，对参考语音信号进行信道解码；参考语音信号是由远端设备采集原始语音信号并经过信道编码后传输的；远端设备与目标设备处于不同的位置空间且远端设备的扬声器保持关闭状态；播放解码后的参考语音信号，并采集播放的参考语音信号得到回声信号；基于回声信号构建目标设备对应的训练样本集；该训练样本集可以存储在数据库中；训练样本集用于训练得到目标设备对应的目标回声消除模型；目标回声消除模型用于对目标设备采集的双讲语音信号进行非线性回声消除处理。采用本方法能够提高回声消除模型的泛化性能。

公开(公告)号：CN113707166A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110371804.2

申请日：2021-04-07

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 吴雯 ,  夏咸军 ,  刘志鹏

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请涉及一种语音信号处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法涉及数据库，具体包括：接收参考语音信号，对参考语音信号进行信道解码；参考语音信号是由远端设备采集原始语音信号并经过信道编码后传输的；远端设备与目标设备处于不同的位置空间且远端设备的扬声器保持关闭状态；播放解码后的参考语音信号，并采集播放的参考语音信号得到回声信号；基于回声信号构建目标设备对应的训练样本集；该训练样本集可以存储在数据库中；训练样本集用于训练得到目标设备对应的目标回声消除模型；目标回声消除模型用于对目标设备采集的双讲语音信号进行非线性回声消除处理。采用本方法能够提高回声消除模型的泛化性能。

公开(公告)号：CN113763977A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110411034.X

申请日：2021-04-16

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 吴雯 ,  夏咸军

IPC: G10L21/0208 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请的实施例提供了一种消除回声信号的方法、装置、计算设备和存储介质，方法包括：获取远端设备处的远端语音信号作为参考信号；采集近端设备处的麦克风信号，麦克风信号包括近端设备处的近端语音信号和与参考信号对应的回声信号；对麦克风信号进行滤波处理以获得第一滤波信号，第一滤波信号包括回声信号中的非线性分量和近端语音信号；将第一滤波信号和参考信号提供给神经网络语音模型以输出至少一个权重序列，其中神经网络语音模型是基于训练样本集进行训练得到的，训练样本集至少包括第一滤波信号样本和参考信号样本；以及基于至少一个权重序列和第一滤波信号获得将被发送至远端设备的近端目标语音信号。