一种语音增强方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术实施例涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种语音增强方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着信号处理技术和语音识别技术的迅速发展，前端预处理中的语音增强技术也变得越来越重要。一般情况下，当设备播放声音时，噪声都会伴随着语音一起被听到，然而噪声的存在会对语音产生干扰，甚至会影响人耳对语音的感知。通常情况下，会采用语音增强的方法对含有噪声的语音信号进行处理。
3.目前，语音增强方法主要有谱减法、小波变换法、维纳滤波法等。其中，谱减法在输入信号的信噪比较高时能较好的抑制噪声，但在信噪比较低时，噪声残留较多，且对于谱减后得到的负值进行半波整流处理，会导致“音乐噪声”的出现，严重影响语音的的识别效果。也就是说，在非平稳环境下，许多语音增强方法会出现跟踪延迟、误差较大的问题。
4.因此，如何在非平稳环境下抑制噪声且增强语音效果，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种语音增强方法、装置、电子设备和存储介质，可以增强噪声抑制结果，提高语音的识别效果。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种语音增强方法，包括：
7.获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；
8.根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；
9.根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；
10.根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；
11.根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
12.第二方面，本发明实施例还提供了一种语音增强装置，包括：
13.参数获取模块，用于获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；
14.纯音功率谱估计值确定模块，用于根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；
15.掩蔽阈值确定模块，用于根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下
的掩蔽阈值；
16.纯音增强功率谱值确定模块，用于根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；
17.增强语音信号确定模块，用于根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
18.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
19.一个或多个处理器；
20.存储装置，用于存储一个或多个程序，
21.当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本发明任一实施例的语音增强方法。
22.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例的语音增强方法。
23.本发明实施例公开了一种语音增强方法。该方法包括：获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；根据待增强语音信号的功率谱和噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；根据纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；根据掩蔽阈值和待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；根据待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。本发明实施例通过确定待增强语音信号不同频带的掩蔽阈值，从而得到增强语音信号，可以增强噪声抑制结果，提高待增强语音信号的信噪比和语音的识别效果。
附图说明
24.图1是本发明实施例一提供的一种语音增强方法的流程图；
25.图2是本发明实施例二提供的一种语音增强装置的结构示意图；
26.图3是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部结构。
28.在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
29.实施例一
30.图1是本发明实施例一提供的一种语音增强方法的流程图，本实施例可适用于对待增强语音信号进行语音增强的情况。该方法可以由语音增强装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置在电子设备中，例如电子设备可以是后台服务器等
具有通信和计算能力的设备。如图1所示，该方法具体包括：
31.s110、获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号。
32.其中，所述待增强语音信号是由语音采集现场中至少一个语音采集装置采集获取。所述语音采集现场可以是会议室、播音室以及火车站等嘈杂环境的通信现场，还可以是军事通信现场或者语音识别现场等。例如，播音员在播报新闻时，播音室内可能出现各类声音，播音室建筑外过往车辆产生的交通噪声或者播音室建筑内空调系统、灯光控制系统、摄像机以及工作人员来回走动所产生的噪声，此时则需对播音室内的语音信号进行采集，并对其中播音员的语音信号进行语音增强。
33.所述语音采集装置可以是麦克风或者检波器。具体的，对所述语音采集装置的数量不作限制，可以是1个或多个。当所述语音采集装置的数量是2个及以上时，为了能够采集到不同位置的语音信号，对语音采集装置的布置方式也不作限制。例如所述语音采集装置可以沿所述待增强语音信号中纯净语音信号源的圆周方向排列。此外，由于所述待增强语音信号中噪声干扰存在不确定性和随机性，因此所述语音采集装置可以持续性采集所述待增强语音信号，或者，也可以以较短的间隔时间进行间歇性采集。
34.进一步的，为了更好地对待增强语音信号进行语音增强处理，需将所采集到的待增强语音信号转换为频域声音信号，例如，可以采用傅里叶变换等方式，将待增强语音信号转换为频域信号。所述功率谱是单位频带内所述待增强语音信号的功率，所述相位谱是单位频带内所述待增强语音信号的相位。所述待增强语音信号的功率谱和相位谱也可以通过上述采集得到的待增强语音信号经fft(fast fourier transform，快速傅里叶变换)获取。
35.进一步的，所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值是根据所采集到的待增强语音信号对其中噪声信号进行估计并经fft处理获取。其中，对噪声信号的估计方法可以是下述三种：递归平均噪声估计算法、最小值跟踪算法和直方图噪声估计算法。
36.需要说明的是，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号。其中，所述纯净语音信号是指所需语音信号，所述噪声信号是指除所需语音信号以外的所有干扰信号。例如，播音员在播音室内播报新闻时，播音员的声音信号就是纯净语音信号，播音室内空调系统、灯光控制系统、摄像机以及工作人员来回走动所产生的声音以及播音室外过往车辆产生的声音就是噪声信号。
37.s120、根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值。
38.其中，所述纯净语音信号的功率谱估计值可以利用谱减法得到。其中的谱减法是基于假设噪声信号和纯净语音信号不相关和假设噪声信号平稳的特性，由所述待增强语音信号功率谱和噪声信号的功率谱估计值相减得到。
39.示例性的，可以先假设噪声信号是平稳的，即有纯净语音信号期间和无纯净语音信号期间噪声信号的功率谱的期望值相等；然后，将无纯净语音信号期间测量计算得到的噪声信号的功率谱替代有纯净语音信号期间的噪声信号的功率谱；最后，将所述待增强语音信号功率谱和噪声信号的功率谱估计值相减，就可得到纯净语音信号的功率谱估计值。可以理解的是，当上述差值为负值时，需将其归零。
40.s130、根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值。
41.需要说明的是，在一段短时间内(例如10ms～30ms)，人的声带和声道形状是相对稳定的，因而获取的人声信号的短时谱具有相对稳定性。而所述语音采集现场可能处于非平稳环境，为了保证在非平稳环境下能够对所述待增强语音信号中的噪声信号得到有效抑制，需根据所述待增强语音信号的频率域将其划分为若干个频带。可以理解的是，划分的每个频带内纯净语音信号(例如，人声信号)是准稳定的。
42.其中，划分频带的方式可以是基于bark尺度，或者，也可以是基于mel尺度。其中，所述bark尺度是感知频率的单位，以赫兹为单位，将所述待增强语音信号频率映射到心理声学的24个临界频带，每个所述临界频带的宽度为一个bark尺度，当以bark尺度进行频带划分时，需将物理频率转换为心理声学频率。而所述mel尺度则是一种更接近人类听觉系统的频带划分方式。
43.示例性的，对于不同的专用设备，可以根据应用场景选择对待增强语音信号进行频带划分的方式。例如，播音员在播音室内播报新闻时，由于采集到的每个播音员的声音信号以及该播音室内的噪声信号是相对稳定的，因此可以根据mel尺度对待增强语音信号的频率域进行频带划分，可以划分为26个频带。
44.在本实施例中，可选的，根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定掩蔽阈值，包括：获取纯净语音信号的功率谱估计值在迭代计算中相邻两次迭代的取值；根据所述纯净语音信号的功率谱估计值的相邻两次迭代的取值，确定频带的参数值；根据所述频带的参数值与噪声信号的功率谱估计值，确定掩蔽阈值。
45.其中，所述迭代计算是对一组指令或一定步骤的重复，通过限定迭代条件或者迭代次数对迭代关系式进行迭代计算得到迭代变量。所述纯净语音信号的功率谱估计值在迭代计算中相邻两次迭代取值的获取方式可以根据纯净语音信号的功率谱估计值的周期进行取值。所述频带的参数值是能够表现带噪语音信号中纯净语音信号占比情况的估计值，可以是根据多次试验得到的经验值，也可以是根据所述纯净语音信号的功率谱估计值的相邻两次迭代的取值通过计算关系式得到。当然，可以理解的是，当所述带噪语音信号中同时存在多个音调时，高音调完全掩盖低音调时就会出现掩蔽效应。此外，掩蔽阈值可以通过多种方式进行确定，例如，可以通过建立神经网络模型输出掩蔽阈值，也可以通过建立关系式进行计算得到掩蔽阈值。
46.在本实施例中，可选的，根据所述纯净语音信号的功率谱估计值的相邻两次迭代的取值，确定频带的参数值，包括：
47.采用如下公式确定频带的参数值：
[0048][0049]
其中，j是迭代次数，i是频带数，是第j次迭代中第i个频带的纯净语音信号的功率谱估计值，是第(j-1)次迭代中第i个频带的纯净语音信号的功率谱估计值，αj(i)是第j次迭代中第i个频带的参数值。
[0050]
可以理解的是，通过纯净语音信号的功率谱估计值在迭代计算中相邻两次迭代的
取值进行计算得到参数值，这样设置的好处是，可以得到不同频带的参数值αj(i)，利用不同频带的参数值分别计算不同频带的掩蔽阈值，能使掩蔽阈值的结果更加准确。
[0051]
在本实施例中，可选的，根据所述频带的参数值与噪声信号的功率谱估计值估计值，确定掩蔽阈值，包括：
[0052]
采用如下公式确定掩蔽阈值：
[0053][0054]
其中，nj(i)是第j次迭代中第i个频带的噪声信号的功率谱估计值，n
(j-1)
(i)是第(j-1)次迭代中第i个频带的噪声信号的功率谱估计值，tj(i)是第j次迭代中第i个频带的掩蔽阈值。
[0055]
可以理解的是，在上述公式中，设定掩蔽阈值tj(i)的初始值通过利用人的听觉效应划分不同的频带，进而计算不同频带的掩蔽阈值，可以根据不同频带的掩蔽阈值对各个频带的噪声信号进行抑制，提高待增强语音信号的信噪比。
[0056]
s140、根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值。
[0057]
其中，所述纯净语音信号的增强功率谱估计值是对所述待增强语音信号内噪音信号进行有效抑制后得到的功率谱估计值。当然，所述纯净语音信号的增强功率谱估计值的确定方式不唯一，例如，可以通过谱减法确定，也可以通过维纳滤波法确定，也可以通过利用掩蔽阈值确定。
[0058]
在本实施例中，可选的，根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值，包括：
[0059]
根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱，确定占比参数；
[0060]
根据所述占比参数和所述待增强语音信号的功率谱，确定纯净语音信号的增强功率谱估计值。
[0061]
其中，所述占比参数是所述纯净语音信号的增强功率谱估计值在所述待增强语音信号中的占比分数。
[0062]
在本实施例中，可选的，采用如下公式确定纯净语音信号的增强功率谱估计值：
[0063][0064]
其中，是纯净语音信号的增强功率谱估计值，py(ωk)是在第k个频点的待增强语音信号的功率，α(ωk)是在第k个频点的参数值，μ(ωk)是在第k个频点的调整值，是占比参数。
[0065]
可以理解的是，所述第k个频点的参数值α(ωk)是所述纯净语音信号的增强功率谱估计值的自适应调整参数值，可以根据经验值得到，也可以根据计算关系式得到。所述第k个频点的调整值μ(ωk)是在输出纯净语音信号的增强功率谱估计值时根据需要
调整的参数值。通过运用维纳型函数对所述待增强语音信号进行调整，避免了谱减法、维纳滤波法等传统算法对待增强语音信号进行过度抑制而产生频谱损失的问题，可以增强噪声抑制结果，提高待增强语音信号的信噪比和语音的识别效果，也有利于人的主观听感和后期语音识别等应用。
[0066]
在本实施例中，可选的，所述迭代过程中的第k个频点的参数值，采用如下公式确定：
[0067][0068]
通过利用人的听觉掩蔽阈值，得出每个频点的参数值，使根据该参数值输出的纯净语音信号的增强功率谱估计值更加准确。
[0069]
s150、根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
[0070]
其中，所述增强语音信号是待增强语音经信号处理后得到的高信噪比语音信号。所述增强语音信号的确定方式可以根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，进行ifft(inverse fast fourier transform，快速傅里叶逆变换)计算获取。
[0071]
本发明实施例的技术方案，通过获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。本发明实施例通过确定待增强语音信号不同频带的掩蔽阈值，从而得到增强语音信号，可以增强噪声抑制结果，提高待增强语音信号的信噪比和语音的识别效果。
[0072]
实施例二
[0073]
图2是本发明实施例二提供的一种语音增强装置的结构示意图，本实施例可适用于语音增强和语音识别的情况。如图2所示，该装置包括：
[0074]
参数获取模块210，用于获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；
[0075]
纯音功率谱估计值确定模块220，用于根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；
[0076]
掩蔽阈值确定模块230，用于根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；
[0077]
纯音增强功率谱值确定模块240，用于根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；
[0078]
增强语音信号确定模块250，用于根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
[0079]
本发明实施例提供的语音增强装置，先获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；再根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；再根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；再根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；最后根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。本发明实施例通过确定待增强语音信号不同频带的掩蔽阈值，从而得到增强语音信号，可以增强噪声抑制结果，提高待增强语音信号的信噪比和语音的识别效果。
[0080]
进一步的，掩蔽阈值确定模块230，包括：
[0081]
迭代值获取单元，用于获取纯净语音信号的功率谱估计值在迭代计算中相邻两次迭代的取值；
[0082]
参数值确定单元，用于根据所述纯净语音信号的功率谱估计值的相邻两次迭代的取值，确定频带的参数值；
[0083]
掩蔽阈值确定单元，用于根据所述频带的参数值与噪声信号的功率谱估计值，确定掩蔽阈值。
[0084]
进一步的，参数值确定单元，具体用于：
[0085]
采用如下公式确定频带的参数值：
[0086][0087]
其中，j是迭代次数，i是频带数，是第j次迭代中第i个频带的纯净语音信号的功率谱估计值，是第(j-1)次迭代中第i个频带的纯净语音信号的功率谱估计值，αj(i)是第j次迭代中第i个频带的参数值。
[0088]
进一步的，掩蔽阈值确定单元，具体用于：
[0089]
采用如下公式确定掩蔽阈值：
[0090][0091]
其中，nj(i)是第j次迭代中第i个频带的噪声信号的功率谱估计值，n
(j-1)
(i)是第(j-1)次迭代中第i个频带的噪声信号的功率谱估计值，tj(i)是第j次迭代中第i个频带的掩蔽阈值。
[0092]
进一步的，纯音增强功率谱值确定模块240，包括：
[0093]
占比参数确定单元，用于根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱，确定占比参数；
[0094]
纯音增强功率谱值确定单元，用于根据所述占比参数和所述待增强语音信号的功率谱，确定纯净语音信号的增强功率谱估计值。
[0095]
进一步的，纯音增强功率谱值确定单元，具体用于：
[0096]
采用如下公式确定纯净语音信号的增强功率谱估计值：
[0097][0098]
其中，是纯净语音信号的增强功率谱估计值，py(ωk)是在第k个频点的待增强语音信号的功率，α(ωk)是在第k个频点的参数值，μ(ωk)是在第k个频点的调整值，是占比参数。
[0099]
进一步的，所述迭代过程中的第k个频点的参数值，采用如下公式确定：
[0100][0101]
本发明实施例所提供的语音增强装置可执行本发明任意实施例所提供的语音增强方法，具备执行语音增强方法相应的功能模块和有益效果。
[0102]
实施例三
[0103]
图3是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图，如图3所示，该设备包括处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340；设备中处理器310的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器310为例；设备中的处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
[0104]
该设备中的存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的语音增强方法对应的程序指令/模块(例如，参数获取模块210、纯音功率谱估计值确定模块220、掩蔽阈值确定模块230、纯音增强功率谱值确定模块240和增强语音信号确定模块250)。处理器310通过运行存储在存储器320中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述语音增强方法。
[0105]
存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器320可进一步包括相对于处理器310远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0106]
输入装置330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置340可包括显示屏等显示设备。
[0107]
并且，当上述电子设备所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器310执行时，程序进行如下操作：
[0108]
获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；
[0109]
根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；
[0110]
根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；
[0111]
根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；
[0112]
根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
[0113]
上述实施例中提供的语音增强方法、装置、电子设备和存储介质可执行本技术任意实施例所提供的语音增强方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术任意实施例所提供的语音增强方法。
[0114]
实施例四
[0115]
本发明实施例三提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本技术所有发明实施例提供的语音增强方法，该方法包括：
[0116]
获取待增强语音信号的功率谱和相位谱，以及所述待增强语音信号中噪声信号的功率谱估计值，其中，所述待增强语音信号包括纯净语音信号和噪声信号；
[0117]
根据所述待增强语音信号的功率谱和所述噪声信号的功率谱估计值确定纯净语音信号的功率谱估计值；
[0118]
根据所述纯净语音信号的功率谱估计值确定不同频带下的掩蔽阈值；
[0119]
根据所述掩蔽阈值和所述待增强语音信号的功率谱确定纯净语音信号的增强功率谱估计值；
[0120]
根据所述待增强语音信号的相位谱以及纯净语音信号的增强功率谱估计值，确定增强语音信号。
[0121]
可选的，该程序被处理器执行时还可以用于执行本发明任意实施例所提供的语音增强方法。
[0122]
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(random access memory，ram)、只读存储器(read onlymemory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read onlymemory，eprom)、闪存、光纤、便携式cd-rom、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0123]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0124]
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、无线电频率(radio frequency，rf)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0125]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机
程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0126]
值得注意的是，上述语音增强装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
[0127]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。