一种音效处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种音效处理方法及装置，该方法包括：采集声音信号；确定所述声音信号对应的声音类型；选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。利用本发明专利技术，能够有效改善音效处理的效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信号处理
，尤其涉及一种音效处理方法及装置。
技术介绍
随着互联网快速发展和终端应用的普及开发，越来越多的用户得以更方便地在终端设备上在线K歌，大大提高了用户唱歌的便利性，改善了用户体验。然而终端设备产品上的在线K歌应用使得用户K歌环境复杂化，系统采集到的声音输入可能不仅包括人声，还包括唱歌时外放的伴奏声及各种存在的环境噪声等，例如，在用户使用耳机录音时，外界听不到音乐伴奏声，此时采集到的声音为纯人声；反之当用户将外放开启时，如利用音箱播放音乐，此时采集的声音中将混有少量伴奏音；而在嘈杂的环境中，采集到的声音还将含有噪声等干扰。声源输入的复杂性给音效处理造成了很大的困难，同时也影响了K歌产品的用户体验。目前，移动终端采用的音效处理方法是对采集的声音输入基于统一原则进行优化，即对不同的声音输入类型均按照预设的指定音效处理方法进行效果处理。然而不同的声音输入，如纯人声及带伴奏的人声在数据分布上有很大的不同，采用统一的方法对声音输入进行音效处理显然过于笼统，无法满足音效优化效果。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种音效处理方法及装置，能够改善音效处理的效果。技术方案如下：一种音效处理方法，包括：采集声音信号；确定所述声音信号对应的声音类型；选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。优选地，所述确定所述声音信号对应的声音类型，包括：对所述声音信号进行分帧；对每一帧声音信号进行端点检测，获得所述声音信号的浊音段和噪音段；计算所述声音信号的所述浊音段的信噪比；根据所述信噪比确定所述声音信号对应的声音类型。优选地，所述确定所述声音信号对应的声音类型，包括：提取所述声音信号的声学特征；计算所述声学特征与预先获得的各声音类型模型的似然值；将具有最大似然值的声音类型模型作为所述声音信号对应的声音类型。优选地，在所述计算所述声学特征与预先获得的各声音类型模型的似然值之前，还包括：获得各声音类型模型；所述获得各声音类型模型，包括：收集多组训练数据，所述训练数据包括标准声音信号对应的不同类型的声音信号；提取所述训练数据的声学特征；根据所述训练数据的声学特征进行模型训练获得不同类型的声音信号对应的声音类型模型。优选地，在所述选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理之前，还包括：获得所述声音信号的信噪比；所述选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理，包括：根据所述声音信号的信噪比及所述声音信号的声音类型选择音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。优选地，所述选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理，包括：当所述声音信号的信噪比小于第一信噪比阈值，且声音类型为纯人声声音类型时，降低所述声音信号的低频部分，提高中低频和中高频部分；当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类型为纯人声音类型时，减小所述声音信号的人声音轨的最大电平与音轨平均电平之间的差别，提高所述声音信号的高频部分；当所述声音信号的信噪比小于所述第一信噪比阈值，且声音类型为带伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的中高频及高频部分，并减少混响时间；当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类型为带伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的高频部分，对高频部分进行补偿，去除低频部分。优选地，所述方法还包括：对进行音效处理后的声音信号进行混音处理。优选地，所述对进行音效处理后的声音信号进行混音处理包括：确定所述声音信号所属的歌曲类型；查找所述声音信号所属的歌曲类型对应的人声与伴奏的第一能量比条件；计算所述声音信号中人声与伴奏的第二能量比；当所述第二能量比不满足所述第一能量比条件时，根据所述第一能量比条件调整所述声音信号中的人声或伴奏；将调整后的所述声音信号中的人声和伴奏进行混音。一种音效处理装置，包括：信号采集单元，用于采集声音信号；类型确定单元，用于确定所述声音信号对应的声音类型；音效处理单元，用于选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。优选地，所述类型确定单元包括：分帧子单元，用于对所述声音信号进行分帧；检测子单元，用于对每一帧声音信号进行端点检测，获得所述声音信号的浊音段和噪音段；第一计算子单元，用于计算所述声音信号的所述浊音段的信噪比；第一确定子单元，用于根据所述信噪比确定所述声音信号对应的声音类型。优选地，所述类型确定单元包括：提取子单元，用于提取所述声音信号的声学特征；第二计算子单元，用于计算所述声学特征与预先获得的各声音类型模型的似然值；第二确定子单元，用于将具有最大似然值的声音类型模型作为所述声音信号对应的声音类型。优选地，所述装置还包括：模型获取单元，用于在所述第二计算子单元计算所述似然值之前，获得各声音类型模型；所述模型获取单元包括：收集子单元，用于收集多组训练数据，所述训练数据包括标准声音信号对应的不同类型的声音信号；特征提取子单元，用于提取所述训练数据的声学特征；模型训练子单元，用于根据所述训练数据的声学特征进行模型训练获得不同类型的声音信号对应的声音类型模型。优选地，所述装置还包括：数据获取单元，用于在所述音效处理单元进行音效处理之前，获得所述声音信号的信噪比；所述音效处理单元，具体用于根据所述声音信号的信噪比及所述声音信号的声音类型选择音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。优选地，所述音效处理单元，具体用于当所述声音信号的信噪比小于第一信噪比阈值，且声音类型为纯人声声音类型时，降低所述声音信号的低频部分，提高中低频和中高频部分；当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类型为纯人声声音类型时，减小所述声音信号的人声音轨的最大电平与音轨平均电平之间的差别，提高所述声音信号的高频部分；当所述声音信号的信噪比小于所述第一信噪比阈值，且声音类型为带伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的中高频及高频部分，并减少混响时间；当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类型为带伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的高频部分，对高频本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种音效处理方法，其特征在于，包括：采集声音信号；确定所述声音信号对应的声音类型；选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理。

【技术特征摘要】
1.一种音效处理方法，其特征在于，包括：
采集声音信号；
确定所述声音信号对应的声音类型；
选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处
理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述声音信号
对应的声音类型，包括：
对所述声音信号进行分帧；
对每一帧声音信号进行端点检测，获得所述声音信号的浊音段和噪音
段；
计算所述声音信号的所述浊音段的信噪比；
根据所述信噪比确定所述声音信号对应的声音类型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述声音信号
对应的声音类型，包括：
提取所述声音信号的声学特征；
计算所述声学特征与预先获得的各声音类型模型的似然值；
将具有最大似然值的声音类型模型作为所述声音信号对应的声音类型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述声学特
征与预先获得的各声音类型模型的似然值之前，还包括：
获得各声音类型模型；
所述获得各声音类型模型，包括：
收集多组训练数据，所述训练数据包括标准声音信号对应的不同类型
的声音信号；
提取所述训练数据的声学特征；
根据所述训练数据的声学特征进行模型训练获得不同类型的声音信号
对应的声音类型模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述选择与所述声音

\t类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理之前，还包括：
获得所述声音信号的信噪比；
所述选择与所述声音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音
效处理，包括：
根据所述声音信号的信噪比及所述声音信号的声音类型选择音效处理
方法对所述声音信号进行音效处理。
6.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述选择与所述声
音类型对应的音效处理方法对所述声音信号进行音效处理，包括：
当所述声音信号的信噪比小于第一信噪比阈值，且声音类型为纯人声
声音类型时，降低所述声音信号的低频部分，提高中低频和中高频部分；
当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类
型为纯人声音类型时，减小所述声音信号的人声音轨的最大电平与音轨平
均电平之间的差别，提高所述声音信号的高频部分；
当所述声音信号的信噪比小于所述第一信噪比阈值，且声音类型为带
伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的中高频及高频部分，并减少混响
时间；
当所述声音信号的信噪比大于或等于所述第一信噪比阈值，且声音类
型为带伴奏的声音类型时，提高所述声音信号的高频部分，对高频部分进
行补偿，去除低频部分。
7.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方
法还包括：
对进行音效处理后的声音信号进行混音处理。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对进行音效处理后
的声音信号进行混音处理包括：
确定所述声音信号所属的歌曲类型；
查找所述声音信号所属的歌曲类型对应的人声与伴奏的第一能量比条
件；
计算所述声音信号中人声与伴奏的第二能量比；
当所述第二能量比不满足所述第一能量比条件时，根据所述第一能量

\t比条件调整所述声音信号中的人声或伴奏；
将调整后的所述声音信号中的人声和伴奏进行混音。
9.一种音效处理装置，其特征在于，包括：
信号采集单元，用于采集声音信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：王影，孙见青，江源，胡国平，胡郁，刘庆峰，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34