【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种信号处理方法、信号处理装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在智能家居以及车载通话等应用场景，噪声是一种常见的并且不可避免的干扰之一。目前降噪算法已经得到了广泛的研究并取得了较大的进展。一般可以将降噪算法分为传统降噪算法和基于深度学习(neural network，nn)的方法。根据网络的训练目标不同可以将基于nn的降噪方法分为基于映射的方法和基于掩膜(mask)的方法。其中，基于映射的方法是指以纯净语音的幅度谱为训练目标的方法。基于掩膜(mask)的方法是指以掩膜作为训练目标的方法。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种信号处理方法、信号处理装置、电子设备及存储介质。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种信号处理方法，所述方法包括：
3、生成待处理信号的第一幅度谱的掩膜向量；
4、根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比；
5、根据所述信噪比对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量；
6、利用所述目标掩膜向量对所述第一幅度谱进行处理，得到所述待处理信号包括的纯净信号的第二幅度谱；
7、根据所述第二幅度谱和所述待处理信号的相位谱，得到处理后的目标信号。
8、可选地，所述根据所述信噪比对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量，包括：
9、根据所述信噪比，构造以所述信噪比为自变量的映射函数；p>
10、通过所述映射函数对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量。
11、可选地，所述映射函数为：
12、
13、其中，a、b、c、d、α为任意常数，mask1表征所述目标掩膜向量，snr表征所述信噪比。
14、可选地，所述根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比，包括：
15、根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号包括的纯净信号的第三幅度谱；
16、根据所述第一幅度谱和所述第三幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比。
17、可选地，所述待处理信号为带加性噪声的信号；幅度谱包括n个频点和每一所述频点上的幅度值，n为大于1的整数；
18、所述根据所述第一幅度谱和所述第三幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比，包括：
19、针对每一所述频点，从所述第一幅度谱中获取所述频点上的第一幅度值，从所述第三幅度谱中获取所述频点上的第二幅度值，并将所述第一幅度值与所述第二幅度值的差值确定为所述频点上的噪声；
20、根据每一所述频点上的噪声和每一所述频点上的第二幅度值，确定所述待处理信号的每一所述频点上的信噪比。
21、可选地，所述掩膜向量包括每一所述频点上的掩膜值；所述根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号包括的纯净信号的第三幅度谱，包括：
22、针对每一所述频点，将所述频点上的掩膜值与所述频点上的第一幅度值的乘积确定为第三幅度谱中该频点上的第二幅度值，以得到所述待处理信号包括的纯净信号的第三幅度谱。
23、可选地，所述生成待处理信号的第一幅度谱的掩膜向量，包括：
24、获取所述待处理信号的第一幅度谱；
25、将所述第一幅度谱输入预先训练后的掩膜生成模型中，得到所述掩膜生成模型输出的所述第一幅度谱的掩膜向量。
26、可选地，所述待处理信号为待处理的音频信号。
27、根据本公开实施例的第二方面，提供一种信号处理装置，包括：
28、生成模块，被配置为生成待处理信号的第一幅度谱的掩膜向量；
29、第一确定模块，被配置为根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比；
30、调整模块，被配置为根据所述信噪比对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量；
31、处理模块，被配置为利用所述目标掩膜向量对所述第一幅度谱进行处理，得到所述待处理信号包括的纯净信号的第二幅度谱；
32、第二确定模块，被配置为根据所述第二幅度谱和所述待处理信号的相位谱，得到处理后的目标信号。
33、根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
34、处理器；
35、用于存储处理器可执行指令的存储器；
36、其中，所述处理器被配置为执行本公开第一方面所述的信号处理方法的步骤。
37、根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的信号处理方法的步骤。
38、采用上述技术方案，在生成待处理信号的第一幅度谱的掩膜向量之后，根据待处理信号的信噪比对掩膜向量进行调整得到目标掩膜向量，之后，利用目标掩膜向量对第一幅度谱进行处理，得到第二幅度谱，最后，根据第二幅度谱和待处理信号的相位谱，得到增强处理后的目标信号。如此，避免增强处理后的目标信号的失真，提高信号处理的可靠性，提升用户使用体验。
39、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
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1.一种信号处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述根据所述信噪比对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量，包括：
3.根据权利要求2所述的信号处理方法，其特征在于，所述映射函数为：
4.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比，包括：
5.根据权利要求4所述的信号处理方法，其特征在于，所述待处理信号为带加性噪声的信号；幅度谱包括N个频点和每一所述频点上的幅度值，N为大于1的整数；
6.根据权利要求5所述的信号处理方法，其特征在于，所述掩膜向量包括每一所述频点上的掩膜值；所述根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号包括的纯净信号的第三幅度谱，包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的信号处理方法，其特征在于，所述生成待处理信号的第一幅度谱的掩膜向量，包括：
8.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述待处理信号为待处理的音频信号。
9
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的信号处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种信号处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述根据所述信噪比对所述掩膜向量进行调整，得到调整后的目标掩膜向量，包括：
3.根据权利要求2所述的信号处理方法，其特征在于，所述映射函数为：
4.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述根据所述掩膜向量和所述第一幅度谱，确定所述待处理信号的信噪比，包括：
5.根据权利要求4所述的信号处理方法，其特征在于，所述待处理信号为带加性噪声的信号；幅度谱包括n个频点和每一所述频点上的幅度值，n为大于1的整数；
6.根据权利要求5所述的信号处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐园蕾，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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