一种骨传导耳机的信号增强处理方法与流程

本申请涉及语音信号处理领域，具体涉及一种骨传导耳机的信号增强处理方法。

背景技术：

1、随着科学技术和信息化社会的不断发展，人们的生活质量在不断提高。语音通信技术作为一种新型的交流方式，在生活中发挥着重要的作用。耳机作为日常生活的通信媒介，在日常生活中随处可见，其中骨传导耳机的出现更是提高了耳机使用的舒适度和质量。

2、虽然骨传导耳机具有较多方面的优点，但是在进行语音通话时，骨传导耳机对外界环境的收音较为广泛，也使通话过程中语音信号中存在较多噪声，导致重要的信号识别不清晰，降低通话的质量。因此需要对语音信号进行增强，传统的维纳滤波算法对接收的语音信号进行处理时，其先验信噪比的计算影响着维纳滤波两个重要的参数（单位脉冲响应和滤波器频率响应），从而影响滤波器的性能，因此在采用维纳滤波算法对骨传导耳机的信号进行增强时，先验信噪比的选择不合适，会导致信号过度滤波失去重要信息。

3、综上所述，本发明提出一种骨传导耳机的信号增强处理方法，根据获取的语音信号，采用变分模态算法将转换为频域的语音信号分解成不同频率中心的信号，对分解的每个部分的信号特征进行分析，考虑不同频率下存在的噪声信号的强弱以及噪声信号的类型不同，构建表示每个频率中心噪声信号强弱的信噪权值，根据信噪权值对分解的每个频率中心下的信号的信噪比进行加权，得到对采集语音信号的信噪比的大小，根据计算的先验信噪比，对采集的语音信号进行降噪处理，达到骨传导耳机在进行语音通话的过程中信号增强的目的。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种骨传导耳机的信号增强处理方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种骨传导耳机的信号增强处理方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种骨传导耳机的信号增强处理方法，该方法包括以下步骤：

4、采集骨传导耳机的语音信号，并对语音信号进行变分模态分解得到各模态分量；

5、获取各模态分量的幅度谱剪切段，根据模态分量各幅度谱剪切段内的幅度差异得到各幅度谱剪切段的干扰置信度；根据各幅度谱剪切段干扰置信度的分布以及模态分量的峰值得到模态分量的噪声干扰置信度；获取各模态分量的中心频率序列以及带宽序列，根据各模态分量噪声干扰置信度、中心频率序列及带宽序列得到各模态分量的噪声信号含量差异度；根据各模态分量噪声信号含量差异度以及时域信号的短时能量序列得到各模态分量的先验估计系数；根据各模态分量的先验估计系数得到各模态分量的信噪权值；

6、根据各模态分量信噪权值及信噪比得到语音信号的先验信噪比，采用维纳滤波算法结合所述语音信号的先验信噪比完成语音信号的增强处理。

7、优选的，所述获取各模态分量的幅度谱剪切段，包括：

8、对于各模态分量，获取模态分量的幅度谱，对模态分量幅度谱进行水平剪切获取不同频段的幅度谱，记为模态分量的各幅度谱剪切段。

9、优选的，所述获取模态分量的幅度谱包括：对模态分量进行时域转换获取时域信号，采用快速傅里叶变换获取所述时域信号的幅度谱，记为模态分量的幅度谱。

10、优选的，所述根据模态分量各幅度谱剪切段内的幅度差异得到各幅度谱剪切段的干扰置信度包括：

11、对于各幅度谱剪切段，将幅度谱剪切段内所有相邻幅度差值绝对值的均值作为幅度谱剪切段的干扰置信度。

12、优选的，所述根据各幅度谱剪切段干扰置信度的分布以及模态分量的峰值得到模态分量的噪声干扰置信度，包括：计算各幅度谱剪切段干扰置信度的均方差，并计算模态分量所有相邻峰值差值平方的均值，将所述均方差与所述均值的乘积作为模态分量的噪声干扰置信度。

13、优选的，所述获取各模态分量的中心频率序列以及带宽序列，包括：

14、对于各模态分量，获取模态分量时域信号各共振峰的中心频率及各共振峰的带宽，将所述各共振峰的中心频率组成的序列作为模态分量的中心频率序列，将所述各共振峰的带宽组成的序列作为模态分量的带宽序列。

15、优选的，所述根据各模态分量噪声干扰置信度、中心频率序列及带宽序列得到各模态分量的噪声信号含量差异度，表达式为：

16、

17、式中，为第个模态分量的噪声干扰置信度，和分别表示所有模态分量噪声干扰置信度的最小值和最大值；和分别表示第个模态分量和第个模态分量的中心频率序列，和分别表示第个模态分量和第个模态分量的带宽序列，表示模态分量的数量，表示ed编辑距离。

18、优选的，所述根据各模态分量噪声信号含量差异度以及时域信号的短时能量序列得到各模态分量的先验估计系数，包括：对于各模态分量，获取模态分量时域信号的短时能量序列，并获取语音信号时域信号的短时能量序列，计算两个短时能量序列的dtw距离，将所述dtw距离与噪声信号含量差异度的乘积作为模态分量的先验估计系数。

19、优选的，所述根据各模态分量的先验估计系数得到各模态分量的信噪权值，包括：

20、获取所有模态分量先验估计系数中的最大值、最小值，对于各模态分量，计算模态分量先验估计系数与所述最小值的差值，记为第一差值，计算所述最大值与最小值的差值，记为第二差值，将所述第一差值与第二差值的比值作为模态分量的信噪权值。

21、优选的，所述根据各模态分量信噪权值及信噪比得到语音信号的先验信噪比具体包括：将所有模态分量信噪权值与信噪比的乘积之和作为语音信号的先验信噪比。

22、本发明至少具有如下有益效果：

23、本发明为一种骨传导耳机的信号增强处理方法，通过对获取的骨传导耳机通话过程中语音信号不同频率下的特征分析，即对语音信号进行模态分解，分析每个模态分量的噪声干扰置信度和局部语音信号特征得到噪声信号差异度，提高语音信号中噪声信号的分析精度；进一步根据噪声信号差异度和局部与原始信号的短时能量差异，得到先验估计系数，保证语音信号滤波过程中先验信噪比的提取精度；

24、同时，本发明基于先验估计系数计算采集信号的信噪比，其考虑局部噪声信号信息量以及噪声信号与有用信号差异特征得到每个模态分量的信噪权值，通过局部信噪比的加权得到采集的信号的信噪比，提高采用维纳滤波对信号进行降噪的质量，进而对骨传导耳机进行语音通话过程中信号进行增强，提高通话的质量。

技术特征：

1.一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述获取各模态分量的幅度谱剪切段，包括：

3.如权利要求2所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述获取模态分量的幅度谱包括：对模态分量进行时域转换获取时域信号，采用快速傅里叶变换获取所述时域信号的幅度谱，记为模态分量的幅度谱。

4.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据模态分量各幅度谱剪切段内的幅度差异得到各幅度谱剪切段的干扰置信度包括：

5.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据各幅度谱剪切段干扰置信度的分布以及模态分量的峰值得到模态分量的噪声干扰置信度，包括：计算各幅度谱剪切段干扰置信度的均方差，并计算模态分量所有相邻峰值差值平方的均值，将所述均方差与所述均值的乘积作为模态分量的噪声干扰置信度。

6.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述获取各模态分量的中心频率序列以及带宽序列，包括：

7.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据各模态分量噪声干扰置信度、中心频率序列及带宽序列得到各模态分量的噪声信号含量差异度，表达式为：式中，为第个模态分量的噪声干扰置信度，和分别表示所有模态分量噪声干扰置信度的最小值和最大值；和分别表示第个模态分量和第个模态分量的中心频率序列，和分别表示第个模态分量和第个模态分量的带宽序列，表示模态分量的数量，表示ed编辑距离。

8.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据各模态分量噪声信号含量差异度以及时域信号的短时能量序列得到各模态分量的先验估计系数，包括：对于各模态分量，获取模态分量时域信号的短时能量序列，并获取语音信号时域信号的短时能量序列，计算两个短时能量序列的dtw距离，将所述dtw距离与噪声信号含量差异度的乘积作为模态分量的先验估计系数。

9.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据各模态分量的先验估计系数得到各模态分量的信噪权值，包括：

10.如权利要求1所述的一种骨传导耳机的信号增强处理方法，其特征在于，所述根据各模态分量信噪权值及信噪比得到语音信号的先验信噪比具体包括：将所有模态分量信噪权值与信噪比的乘积之和作为语音信号的先验信噪比。

技术总结
本发明涉及语音信号处理领域，具体涉及一种骨传导耳机的信号增强处理方法，采集骨传导耳机的语音信号并得到各模态分量；根据模态分量各幅度谱剪切段内的幅度差异得到各幅度谱剪切段的干扰置信度；结合干扰置信度的分布以及模态分量的峰值得到模态分量的噪声干扰置信度；根据各模态分量噪声干扰置信度、中心频率序列及带宽序列得到各模态分量的噪声信号含量差异度；进而得到各模态分量先验估计系数；根据各模态分量先验估计系数得到各模态分量信噪权值；根据各模态分量信噪权值及信噪比得到语音信号的先验信噪比，采用维纳滤波算法结合语音信号的先验信噪比完成语音信号的增强处理。从而实现骨传导耳机信号的增强，提高信号质量。

技术研发人员：文和军,刘柱辉
受保护的技术使用者：深圳市匠心原创科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16