本发明专利技术实施例提供了一种信号滤波方法及装置、存储介质、电子装置，该方法包括：把M个麦克风采集的时域数据进行傅里叶变换，转换成当前帧的M个通道的频域信号；分离M个通道的频域信号，得到当前帧的目标信号和干扰信号；确定目标信号和干扰信号之间的平滑能量的信干比；基于目标信号和干扰信号确定当前帧的阈值；利用当前帧的阈值和平滑能量的信干比对目标信号进行滤波，得到纯净目标信号。通过本发明专利技术，解决了相关技术对目标信号中的干扰残余分离不干净的问题，达到有效抑制干扰信号的效果。达到有效抑制干扰信号的效果。达到有效抑制干扰信号的效果。
【技术实现步骤摘要】
信号滤波方法及装置、存储介质、电子装置
[0001]本专利技术实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种信号滤波方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
[0002]利用麦克风阵列来进行干扰抑制的方法已经很成熟了，例如最简单的固定波束形成，常用的有时域的延时累加和频域的固定系数等方法。效果更好的是自适应系数的波束形成方法，常用的有最小方差无失真响应和广义旁瓣抵消等方法。但是这些方法要达到比较好的效果，都需要很多个麦克风，当麦克风个数少于4，效果急剧下降。对成本和功耗日益敏感的智能语音终端和移动通信设备来说，无疑是希望麦克风的个数越少越好。最近几年发展起来的基于对传统盲源分离(Blind Source Separation，简称为BSS)改进的独立成分分析(Independent Component Algorithm，简称为ICA)技术，能够用两个麦克风获得比波束形成更好的干扰抑制效果，ICA本质上是利用方向信息来指导盲源分离，并根据声源方向来区分目标和干扰的技术，具体实现上不可避免地把部分干扰信号错误地分到了目标信号中，特别在有混响的远距离拾音场景，方向信息模糊，ICA的分离降噪效果会急剧下降，对于外形、尺寸要求美观的消费终端产品，两个麦克风的间距没有空间做得很大，这也影响了ICA的低频分离降噪效果。
[0003]针对现有技术中存在的对目标信号中的干扰残余分离不干净的问题，相关技术中尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种信号滤波方法及装置、存储介质、电子装置，至少解决相关技术中对目标信号中的干扰残余分离不干净的问题。
[0005]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种信号滤波方法，包括：把M个麦克风采集的时域数据进行傅里叶变换，转换成当前帧的M个通道的频域信号，其中，M是大于1的自然数；分离M个通道的频域信号，得到上述当前帧的目标信号和干扰信号；确定上述目标信号和上述干扰信号之间的平滑能量的信干比；基于上述目标信号和上述干扰信号确定上述当前帧的阈值；利用上述当前帧的阈值和上述平滑能量的信干比对上述目标信号进行滤波，得到纯净目标信号。
[0006]根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种信号滤波装置，包括：
[0007]第一转换模块，用于把M个麦克风采集的时域数据进行傅里叶变换，转换成当前帧的M个通道的频域信号，其中，M是大于1的自然数；
[0008]第一分离模块，用于分离M个通道的频域信号，得到上述当前帧的目标信号和干扰信号；
[0009]第一确定模块，用于确定上述目标信号和上述干扰信号之间的平滑能量的信干比；
[0010]第二确定模块，用于基于上述目标信号和上述干扰信号确定上述当前帧的阈值；
[0011]第一滤波模块，用于利用上述当前帧的阈值和上述平滑能量的信干比对上述目标信号进行滤波，得到纯净目标信号。
[0012]在一个示例性实施例中，上述第一确定模块，包括：
[0013]第一计算单元，用于计算上述目标信号在有效频段的能量E
s
(l)；
[0014]第二计算单元，用于计算上述目标信号的平滑能量其中，上述α用于表示第一平滑系数，上述α大于0且小于1；
[0015]第三计算单元，用于计算上述干扰信号在有效频段的能量E
i
(l)；
[0016]第四计算单元，用于计算上述干扰信号的平滑能量
[0017]第五计算单元，用于计算上述平滑能量的信干比
[0018]在一个示例性实施例中，上述第二确定模块，包括：
[0019]第六计算单元，用于计算上述目标信号在有效频段的能量E
s
(l)；
[0020]第七计算单元，用于计算上述干扰信号在有效频段的能量E
i
(l)；
[0021]第八计算单元，用于计算上述当前帧的信干比R(l)＝E
s
(l)/E
i
(l)；
[0022]第九计算单元，用于计算平滑信干比和预设时间段内的其中，上述β用于表示第二平滑系数，上述β大于0且小于1；
[0023]第一确定单元，用于根据上述确定上述当前帧的阈值。
[0024]在一个示例性实施例中，上述第一滤波模块，包括：
[0025]第一设置单元，用于在上述平滑能量的信干比大于上述当前帧的阈值的情况下，设置自适应滤波器的输入信号Z(k,l)＝Y2(k,l)，其中，上述Y2(k,l)用于表示上述干扰信号；
[0026]第二确定单元，用于利用上述自适应滤波器的输入信号对上述目标信号进行滤波，得到上述纯净目标信号其中，上述Y1(k,l)用于表示上述目标信号，W(k,l)用于表示自适应滤波器的系数，(
·
)*用于表示取共轭。
[0027]在一个示例性实施例中，上述第一滤波模块，包括：
[0028]第二设置单元，用于在上述平滑能量的信干比小于或等于上述当前帧的阈值的情况下，设置自适应滤波器的输入信号Z(k,l)＝Y1(k,l)+Y2(k,l)，其中，上述Y1(k,l)用于表示上述目标信号，上述Y2(k,l)用于表示上述干扰信号；
[0029]第三确定单元，用于利用上述自适应滤波器的输入信号对上述目标信号进行滤波，得到上述纯净目标信号其中，上述Y1(k,l)用于表示上述目标信号，W(k,l)用于表示自适应滤波器的系数，(
·
)*用于表示取共轭。
[0030]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第三确定模块，用于利用上述当前帧的阈值和上述平滑能量的信干比对上述的目标信号进行滤波，得到纯净目标信号之后，对上述纯净目标信号进行反傅里叶变换，得到时域信号；
[0031]输出模块，用于输出上述时域目标信号。
[0032]在一个示例性实施例中，上述装置还包括：
[0033]反馈模块，用于利用上述当前帧的阈值和上述平滑能量的信干比对上述的目标信号进行滤波，得到纯净目标信号之后，将上述纯净目标信号反馈至自适应滤波器中，以对上述自适应滤波器中的滤波系数进行更新。
[0034]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0035]根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0036]通过本专利技术，通过把M个麦克风采集的时域数据进行傅里叶变换，转换成当前帧的M个通道的频域信号；分离M个通道的频域信号，得到当前帧的目标信号和干扰信号；确定目标信号和干扰信号之间的平滑能量的信干比；基于目标信号和干扰信号确定当前帧的阈值；利用当前帧的阈值和平滑能量的信干比对目标信号进行滤波，得到纯净目标信号。实现了通过目标信号和干扰信号之间的平滑能量信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信号滤波方法，其特征在于，包括：把M个麦克风采集的时域数据进行傅里叶变换，转换成当前帧的M个通道的频域信号，其中，所述M是大于1的自然数；分离所述M个通道的频域信号，得到所述当前帧的目标信号和干扰信号；确定所述目标信号和所述干扰信号之间的平滑能量的信干比；基于所述目标信号和所述干扰信号确定所述当前帧的阈值；利用所述当前帧的阈值和所述平滑能量的信干比对所述目标信号进行滤波，得到纯净目标信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标信号和所述干扰信号之间的平滑能量的信干比，包括：计算所述目标信号在有效频段的能量E
s
(l)，其中，所述l用于表示帧数；计算所述目标信号的平滑能量其中，所述α用于表示第一平滑系数，所述α大于0且小于1；计算所述干扰信号在有效频段的能量E
i
(l)；计算所述干扰信号的平滑能量计算所述平滑能量的信干比3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标信号和所述干扰信号确定所述当前帧的阈值，包括：计算所述目标信号在有效频段的能量E
s
(l)，其中，所述l用于表示帧数；计算所述干扰信号在有效频段的能量E
i
(l)；计算所述当前帧的信干比R(l)＝E
s
(l)/E
i
(l)；计算平滑信干比和预设时间段内的的均值其中，所述β用于表示第二平滑系数，所述β大于0且小于1；根据所述确定所述当前帧的阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述当前帧的阈值和所述平滑能量的信干比对所述目标信号进行滤波，得到纯净目标信号，包括：在所述平滑能量的信干比大于所述当前帧的阈值的情况下，设置自适应滤波器的输入信号Z(k,l)＝Y2(k,l)，其中，所述(k,l)用于表示第l帧第k个频点的数据，所述Y2(k,l)用于表示所述干扰信号；利用所述自适应滤波器的输入信号对所述目标信号进行滤波，得到所述纯净目标信号其中，所述Y1(k,l)用于表示所述目标信号，W(k,l)用于表示自适应滤波器的系数，(
■
)*用于表示取共轭。5.根据权利要求1所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎家力，彭科，陈华明，孙彦楠，覃春花，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。