CN119485105B 一种用于音响的数字音频处理方法及系统 （广州雷萌科技有限公司）

啸叫抑制模块使用自适应反馈消除算法抑制啸2所述音频信号采集模块用于通过传感器网络实时采集音响的音频信所述信号分析模块用于基于非负矩阵分解算法对所述音频信号数据进行频谱特征分所述自适应调节模块用于基于所述信号分析报告，采用模糊逻辑控制所述啸叫抑制模块用于采用自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫噪声成所述音效优化反馈模块用于基于高阶贝塞尔曲线拟合的空间音效增强采用生成对抗网络算法，将频谱特征与系统内置的标准频谱曲线分析结果导入动态调节模型，基于生成对抗网络算法综合对比结果与动态调整检测信息，生成信号分析报告，包含详细的通过智能频段划分算法将所述音频信号数据划分为若干自适应子频采用稀疏性控制机制对基矩阵进行初始化，通过独特的稀疏将最终的基矩阵与权重矩阵集成输出，通过多频段特征汇总形成完整的频谱特征集3j)表示基于输入变量yj计算的均衡特征。通过自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫成分，识别并定利用反馈路径模型，应用自适应滤波器生成与啸叫根据啸叫频率的变化情况，自适应调整滤波器的增益和频带范围，i通过多通道传感器采集音频的频谱、相位和空间定位数据，使用高根据音效优化后的结果生成优化反馈报告，包括空间音效增强的增4基于非负矩阵分解算法对所述音频信号数据进行频谱特征基于所述信号分析报告，采用模糊逻辑控制算法自动调节音频基于高阶贝塞尔曲线拟合的空间音效增强算法，通过构建多通道音其中，所述基于非负矩阵分解算法对所述音频信号采用生成对抗网络算法，将频谱特征与系统内置的标准频谱曲线分析结果导入动态调节模型，基于生成对抗网络算法综合对比结果与动态调整检测信息，生成信号分析报告，包含详细的5[0007]所述信号分析模块用于基于非负矩阵分解算法对所述音频信号数据进行频谱特[0009]所述啸叫抑制模块用于采用自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫噪6[0014]采用生成对抗网络算法，将频谱特征与系统内置的标准[0024]其中，表示最佳增益调整量；a和β分别表示频谱特征和均表示根据输入变量x计算的频谱特征；g(ar)表示频谱特征权函数；ai和表示积分区7[0045]采用自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫噪声成分，并进行动态抑8[0060]所述信号分析模块用于基于非负矩阵分解算法对所述音频信号数据进行频谱特9[0064]采用生成对抗网络算法，将频谱特征与系统内置的标准器用于比对输入的频谱特征与生成的标准频谱。将NMF分解得到的频谱特征与系统内置的[0067]具体地，将GAN比对得到的频谱特征分析结果输入动态调节模型，以便进一步处频段中提取主要频谱特征，形成初始特征矩阵。该矩阵用于描述音频信号在各个频段的能量分布。最佳平衡；a和β分别表示频谱特征和均衡特征在整体调节中的权重；n表示模糊规则数[0090]所述啸叫抑制模块用于采用自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫噪的初始权重系数由反馈路径模型的参数确定，初始阶段滤波器中心频率设定为啸叫频率。[0102]G:(t)=GUUX·(1-o·1f(t))其中，G:(t)具体的公式如下：[0120]采用自适应反馈消除算法实时检测音频信号中的啸叫噪声成分，并进行动态抑[0122]在本实施例中，一种用于音响的数字音频处理方法应用于实施例1所述的一