CN113990339B 声音信号处理方法、装置、系统、设备和存储介质 （上海物骐微电子有限公司）

识别，得到所述环境声音信息中的鼾声特征信2获取当前用户周围的环境声音信息，所述当前用户佩戴有声道输设备为集成有声音信号处理系统的耳机设备；所述当前用户佩戴加速度计和振动传感根据所述呼吸振动信息、所述运动信息和所述鼾声特征信息若所述鼾声特征信息不是来自所述当前用户，根据所述鼾声特采集所述抵消声音信号与所述环境声音信号叠加后的剩余提取所述剩余声音信号中的剩余鼾声特征，并根据所述剩余鼾声特根据所述剩余鼾声特征，对所述声道传输函数进行修正处理，得根据所述剩余鼾声特征和所述修正后的声道传输函数，调整所根据所述鼾声特征信息对所述环境声音信息进行噪声滤波处理根据所述鼾声信号的频谱特征和所述声道传输函数，生成所述将所述鼾声特征信息与鼾声数据库进行比对，判断所述鼾声特征信若所述鼾声特征信息为存在于所述鼾声数据库中的已知鼾声特征特征对应的滤波参数对所述环境声音信息进行噪声滤波处理，得到滤波后的所述鼾声信3若所述鼾声特征信息不是存在于所述鼾声数据库中的若所述鼾声特征信息是来自所述当前用户，统计所述鼾声获取模块，用于获取当前用户周围的环境声音信息，所述当识别模块，用于对所述环境声音信息进行鼾声特征识别，检测模块，用于获取所述当前用户当前的呼吸振动信息和运动信生成模块，用于若所述鼾声特征信息不是来自所述当前采集模块，用于在所述将所述抵消信号转换为抵消声音信号，并根据所述剩余鼾声特征，对所述声道传输函数进行修正处理，得根据所述剩余鼾声特征和所述修正后的声道传输函数，调整所根据所述鼾声特征信息对所述环境声音信息进行噪声滤波处理根据所述鼾声信号的频谱特征和所述声道传输函数，生成所述4将所述鼾声特征信息与鼾声数据库进行比对，判断所述鼾声特征信若所述鼾声特征信息为存在于所述鼾声数据库中的已知鼾声特征特征对应的滤波参数对所述环境声音信息进行噪声滤波处理，得到滤波后的所述鼾声信若所述鼾声特征信息不是存在于所述鼾声数据库中的信号生成器，连接所述鼾声识别器，用于根据所述鼾声特征加速度计和振动传感器，连接所述鼾声识别器，用于采集佩戴第二音频采集器，用于采集所述抵消声音信号与所述环境声所述扬声器还用于，将调整后的所述抵消信号转换为调整后的声56多的消费者选择佩戴蓝牙耳机进行语音通话和播放音乐等。同时耳机的功能也日益丰富，[0007]于一实施例中，所述根据所述鼾声特征信息和所述声道传输设备的声道传输函78述持续时长和所述呼吸暂歇频次生成所述当前用9采集的信号同时送入鼾声识别器22和信号[0045]于一实施例中，上述声音信号处理系统200还可以集成有加速度计28和振动传感[0046]上述声音信号处理系统200可以全部集成在单独的耳机设备内，当前用户可以佩[0053]在本步骤中，鼾声特征识别可以采用常见的基于深度学率和幅度)和峰因子比率(声音振幅峰值和声音振幅均方[0059]上述声音信号处理方法，通过对当前用户周围的环境声音信息进行鼾声特征识则就是抵消掉鼾声后的环境声音，实现了有针对性的对环境声音中的鼾声信息进行抵消，信号S(t)，该振动信号S(t)包括人体翻身时的振动信号A(t)和睡眠呼吸产生的振动信号V[0069]将人体自身呼吸振动信号V(t)与鼾声识别器22识别出的环境声音信息中的鼾声前用户时单纯打鼾还是阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)。在当前用户不需要去[0079]于一实施例中，上述对环境声音信息进行降噪滤波处理的算法实现过程可以如设耳机的第一音频采集器21采集的环境声音信息的时域信号序列表示为：XN＝{x0,x1,用户耳道的信号衰减频响曲线。该传输函数在耳机出厂阶段通过生产测试校准过程获得。鼾声抵消信号的生成可以利用耳机已知的声道传输函数G(f)结合鼾声信号的频谱特征得[0098]在上述步骤中，第二音频采集器26采集的抵消后剩余声音信号dY(t)送入反馈模声能量峰，其频率为fi,可以按照如下公式计算频率fi对应的一个周期T内的幅度相位函数[0100]其中，ΔAi表示剩余声音信号dY(t)中的第i个鼾声能量峰的有鼾声能量峰的剩余幅度集合ΔA＝{ΔA0,ΔA1,…,ΔAM-1}和剩余相位集合[0119]于一实施例中，检测模块507还用于在根据鼾声特征信息对环境声音信息进行噪[0120]上述声音信号处理装置500的详细描述，请参见上述实施例中相关方法步骤的描