1.本技术涉及到空调技术领域，尤其涉及到一种语音空调拾音降噪方法。


背景技术：

2.随着技术的发展，空调也发展出语音控制模式，但是在通过语音控制空调时，容易受到外界环境噪声的影响，以及空调自身噪声的影响导致目前语音类空调产品有唤醒效果差，长时间运行误唤醒等瓶颈问题，针对唤醒效果差，长时间运行误唤醒问题。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种拾音降噪方法及语音空调，用以改善现有语音类空调产品有唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题。
4.第一方面，提供了一种拾音降噪方法，该拾音降噪方法应用于语音空调。该拾音降噪方法包括：
5.探测用户的方位；
6.根据探测的用户的方位屏蔽其他方位的噪音；
7.拾取用户的语音控制命令；
8.根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理。
9.该拾音降噪方法首先探测用户在室内所处的方位，并根据用户在室内所处的方位优先屏蔽用户其他方位的噪音，然后对拾取的用户的语音控制命令进行降噪处理，其目的是使拾取的用户的语音控制命令更为清晰，从而能有效避免语音类空调产品唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题。
10.在一个具体的可实施方案中，根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理具体为：通过前端降噪处理模块对空调的底噪音频以及风噪音频进行滤波处理。前端降噪处理模块对空调的底噪音频以及风噪音频进行滤波处理，优先过滤屏蔽掉其他方位的噪音，使得拾取的用户的语音控制命令更为清晰。
11.在一个具体的可实施方案中，根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理还包括：将前端降噪处理模块处理后的音频和空调的机型号传送到到云端降噪处理模块；根据空调的机型号获取对应降噪处理模块；对应降噪处理模块根据设定的底噪音频噪声阈值，滤除空调内部固定频段的噪声干扰；提取风噪音频的特征点，并根据特征点对风噪音频过滤。可进一步提高降噪效果。
12.在一个具体的可实施方案中，提取风噪音频的特征点，并根据特征点对风噪音频过滤，具体包括：通过语音降噪差分算法过滤风噪音频。以提高降噪效果。
13.在一个具体的可实施方案中，该拾音降噪方法还包括：通过驻极体麦克风读取空调机型固有的噪音；模拟家居环境对空调的底噪音频进行测试拾音获取空调的底噪音频。以便于进行特征提取和训练学习并得到该机型的对应降噪处理模块。
14.此外，该拾音降噪方法还包括：
15.对空调不同风挡的风噪音频进行拾音获取空调不同风挡的风噪音频。即通过驻极体麦克风读取空调机型固有的噪音的同时，还对空调不同风挡的风噪音频进行拾音，以方便后续进行降噪处理。
16.在一个其他具体实施方案中，上述提到通过前端降噪处理模块对空调的底噪音频以及风噪音频进行滤波处理，还可以具体为：通过对前端降噪处理模块进行学习和预训练，使前端降噪处理模块可识别空调的底噪音频和空调不同风挡的风噪音频；前端降噪处理模块根据学习以及训练的结果，过滤空调的底噪音频和风噪音频。该方法区别于语音降噪差分算法，通过特征提取和训练学习并得到该机型的降噪处理模块，通过这种语音降噪技术，在保证用户的语音控制命令的音质损失相对较小的情况下，获取到更加清晰的有效信息。
17.通过上述描述不难看出，本技术提供的拾音降噪方法，能有效减少语音控制命令的音质损失，获取到更加清晰的有效信息，从而能有效避免语音类空调产品唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题。
18.第二方面，提供了一种语音空调，该语音空调采用上述的拾音降噪方法对用户发出的语音控制命令进行降噪，以获得更加清晰的语音控制命令信息。该语音空调包括：
19.用户识别模块，用于探测识别用户是否在室内并确定用户方位；
20.音频拾取模块，用于拾取空调的底噪音频、不同风挡下的风噪音频以及用户发出的语音指令；
21.降噪处理模块，用于过滤用户其他方位的噪音，根据空调的底噪音频和风噪音频对所述语音控制命令进行降噪处理，同时根据用户发出的语音指令控制空调的运行。
22.该语音空调通过用户识别模块探测识别用户的方位，能够识别用户是否在室内并确定用户方位；音频拾取模块在拾取空调的底噪音频及不同风挡下的风噪音频的同时，音频拾取模块还拾取到用户发出的语音指令；降噪处理模块根据探测的用户的方位自适应启动，屏蔽掉其他方位的噪音，从而降低其他方位噪音对识别语音指令的影响。
23.另外，降噪处理模块还会根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理，用户发出的语音指令经降噪处理后，能有效避免唤醒效果差、长时间运行误唤醒等问题，确保该语音空调根据用户发出的语音指令控制空调的运行。
24.在具体设置上述用户识别模块时，所述用户识别模块优选为红外图像探测识别器，能清晰探测识别用户的方位。
25.在进一步具体设置上述用户识别模块时，所述用户识别模块安装设置在空调的前端面板上，这样可以通过所述用户识别模块在第一时间内有效的探测识别用户的方位。
26.在具体设置上述拾音读取模块时，所述拾音读取模块优选为两麦驻极体麦克风。所述拾音读取模块安装于空调的面板中，拾音孔要求与拾音结构器件紧贴且密封，从硬件上减少噪音的拾取。所述拾音读取模块采用两麦驻极体麦克风，适用于本技术上述提供的拾音降噪方法。
27.在具体设置上述降噪处理模块，所述降噪处理模块优选为云端降噪处理模块或前端降噪处理模块。云端降噪处理模块或前端降噪处理模块用于过滤空调的底噪音频和风噪音频。
附图说明
28.图1为本技术实施例提供的拾音降噪方法的原理流程图。
具体实施方式
29.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述。
30.为了方便理解本技术提供的拾音降噪方法，首先说明一下其应用场景，该拾音降噪方法应用于语音空调。目前语音类空调产品在使用时由于受到外界噪音以及空调噪音的影响，导致存在唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题，有待优化。
31.本技术提供了一种拾音降噪方法，该拾音降噪方法应用于语音空调。参考图1，图1示出了拾音降噪方法的原理流程图。该拾音降噪方法包括：
32.探测用户的方位；
33.根据探测的用户的方位屏蔽其他方位的噪音；
34.拾取用户的语音控制命令；
35.根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理。
36.该拾音降噪方法首先探测用户在室内所处的方位，并根据用户在室内所处的方位优先屏蔽用户其他方位的噪音，然后对拾取的用户的语音控制命令进行降噪处理，其目的是使拾取的用户的语音控制命令更为清晰，从而能有效避免语音类空调产品唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题。
37.在探测用户的方位时，可通过不同的方式探测，在本技术实施例中采用用户识别模块识别用户在室内的方位。用户识别模块可为红外图像探测识别器，如采用红外摄像头获取用户所在位置相对于空调的方位。应理解，通过摄像的方式，以设定的坐标原点获取空调与用户之间的相对位置关系为常见的定位方式，在此不再详细赘述。当然除上述的红外探测识别器外，还可采用其他的方式，如激光探测器或者其他方式的探测器等。
38.在语音控制命令进行降噪处理时，需要剔除掉在获取语音控制命令时同步接收到的空调的底噪音频和风噪音频。其中，底噪音频获取时，通过驻极体麦克风读取空调机型固有的噪音；模拟家居环境对空调的底噪音频进行测试拾音获取空调的底噪音频。
39.此外，对空调不同风挡的风噪音频进行拾音获取空调不同风挡的风噪音频。即通过驻极体麦克风读取空调机型固有的噪音的同时，还对空调不同风挡的风噪音频进行拾音，这样便于对不同风挡的风噪音频提取特征点，以便于后期对其进行降噪处理。
40.在对空调的底噪音频和风噪音频处理时，可通过前端降噪处理模块或者云端降噪处理模块等不同的方式进行处理，或者通过两种降噪模式相结合一起对底噪音频和风噪音频进行降噪处理。
41.示例性的，在一种方案中，根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理具体为：通过前端降噪处理模块对空调的底噪音频以及风噪音频进行滤波处理。该前端降噪处理模块应用到语音类空调产品上。在探测识别到用户的方位后，前端降噪处理模块对空调的底噪音频以及风噪音频进行滤波处理，优先过滤屏蔽掉其他方位的噪音，使得拾取的用户的语音控制命令更为清晰。
42.在采用上述处理方式时，可通过对前端降噪处理模块进行学习和预训练，使前端
降噪处理模块可识别空调的底噪音频和空调不同风挡的风噪音频。前端降噪处理模块根据学习以及训练的结果，过滤空调的底噪音频和风噪音频。上述前端处理模块训练以及学习的过程为常规的机器学习方式，在此不再详细展开赘述。
43.在处理空调的底噪音频时，由于空调机型的不同和所处环境的不同，底噪会不同，因此空调上电之后，会优先拾取一段当前环境的底噪音频，以便于前端降噪处理模块提取和训练学习。同理，对于空调的风噪音频也采用类似的处理方式，通过空调在不同风挡工作获取不同风挡的风噪音频的特征点。从而在前端降噪处理模块接收到空调的底噪音频和风噪音频时，可对其进行识别以及初步过滤。
44.上述方法中通过特征提取和训练学习并得到该机型的降噪处理模块，通过这种语音降噪技术，在保证用户的语音控制命令的音质损失相对较小的情况下，获取到更加清晰的有效信息。
45.在采用云端降噪处理模块时，根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理还包括：将前端降噪处理模块处理后的音频和空调的机型号传送到到云端降噪处理模块；根据空调的机型号获取对应降噪处理模块；对应降噪处理模块根据设定的底噪音频噪声阈值，滤除空调内部固定频段的噪声干扰；提取风噪音频的特征点，并根据特征点对风噪音频过滤。
46.继续参考图1，云端降噪处理模块同步获取空调的机型号，以及该机型号的空调的底噪音频和风噪音频。云端降噪处理模块根据空调的机型号获取到对应降噪处理模块，找到对应降噪处理模块后，对应降噪处理模块首先根据空调的底噪音频设定噪声阀值，即上述所提到设定的底噪音频噪声阈值，然后优先滤除一些该机型的空调内部固定频段的噪声干扰。再对风噪音频提取特征点，提取特征点时对不同风挡的风噪音频提取特征点，然后通过对应降噪处理模块根据提取的特征点对不同风挡的风噪音频进行过滤。
47.上述的提取风噪音频的特征点，并根据特征点对风噪音频过滤，具体包括：通过语音降噪差分算法过滤风噪音频。语音降噪差分算法主要原理是：每个机型的空调其固有的底噪音频和风噪音频是一致的，云端降噪处理模块中各机型的对应降噪处理模块储存了对应机型空调的底噪音频以及各风挡的风噪音频，根据存储的底噪音频和风噪音频实时减去空调终端拾取上传的音频(拾取上传的音频包括了对应机型空调的底噪音频和风噪音频)，这样能过滤掉对应机型空调的底噪和各风挡的风噪。应理解上述对应降噪处理模块也可是通过学习和训练得到的针对该机型空调的降噪处理模块。其中的对应降噪处理模块根据设定的底噪音频噪声阈值也为学习训练得出的具体阈值。对应降噪处理模块的学习和训练也可采用与前端降噪处理模块类似的学习和训练方式。
48.在本技术的上述方案中，既可以采用单独使用前端降噪模块对语音控制命令进行降噪处理，或者也可单独使用云端降噪处理模块进行降噪处理，或者采用两种降噪模式相结合的方式进行降噪处理，在本技术实施例中不做具体限定。
49.通过上述描述不难看出，本技术提供的拾音降噪方法，能有效减少语音控制命令的音质损失，获取到更加清晰的有效信息，从而能有效避免语音类空调产品唤醒效果差、长时间运行误唤醒等瓶颈问题。
50.此外，本技术还提供了一种语音空调，该语音空调采用上述的拾音降噪方法对用户发出的语音控制命令进行降噪，以获得更加清晰的语音控制命令信息。
51.该语音空调包括：用户识别模块，用于探测识别用户是否在室内并确定用户方位；音频拾取模块，用于拾取空调的底噪音频、不同风挡下的风噪音频以及用户发出的语音指令；
52.降噪处理模块，用于过滤用户其他方位的噪音，根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理，同时根据用户发出的语音指令控制空调的运行。
53.该语音空调通过用户识别模块探测识别用户的方位，能够识别用户是否在室内并确定用户方位；音频拾取模块在拾取空调的底噪音频及不同风挡下的风噪音频的同时，音频拾取模块还拾取到用户发出的语音指令；降噪处理模块根据探测的用户的方位信息自适应启动，屏蔽掉其他方位的噪音；降噪处理模块还根据空调的底噪音频和风噪音频对语音控制命令进行降噪处理，用户发出的语音指令经降噪处理后，能有效避免唤醒效果差、长时间运行误唤醒等问题，确保该语音空调根据用户发出的语音指令控制空调的运行。
54.在此需要说明的是，语音指令与上述拾音降噪方法中所拾取的用户的语音控制命令是可以视为相同的，同样是用来控制空调的运行。
55.在具体设置用户识别模块，用户识别模块优选为红外图像探测识别器，能清晰探测识别用户的方位。具体的识别方式可参考上述方法中的相关描述。
56.在进一步具体设置用户识别模块时，用户识别模块安装设置在空调的前端面板上，这样可以通过用户识别模块在第一时间内有效的探测识别用户的方位。
57.在具体设置拾音读取模块时，拾音读取模块优选为两麦驻极体麦克风。拾音读取模块安装于空调的面板中，拾音孔要求与拾音结构器件紧贴且密封，从硬件上减少噪音的拾取。拾音读取模块采用两麦驻极体麦克风，适用于本技术上述提供的拾音降噪方法。
58.在具体设置降噪处理模块，降噪处理模块优选为云端降噪处理模块或前端降噪处理模块。云端降噪处理模块或前端降噪处理模块用于过滤空调的底噪音频和风噪音频。云端降噪处理模块或前端降噪处理模块均安装设置在语音空调的机壳内部。
59.以上，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。