本發(fā)明涉及數(shù)字音頻處理，具體來說，特別涉及一種插卡式模塊化數(shù)字音頻處理裝置及使用方法。

背景技術(shù)：

1、數(shù)字音頻處理器是一種數(shù)字化的音頻信號處理設(shè)備。它先將多通道輸入的模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，然后對數(shù)字信號進(jìn)行一系列可調(diào)諧的算法處理，滿足改善音質(zhì)、矩陣混音、消噪、消回音、消反饋等應(yīng)用需求。隨著視頻會議、電話會議等現(xiàn)代通信方式的普及，音頻質(zhì)量已成為影響會議效果和用戶體驗的關(guān)鍵因素。尤其在多麥克風(fēng)應(yīng)用場景中，有效管理多個麥克風(fēng)信號并處理復(fù)雜的音頻數(shù)據(jù)成為技術(shù)難題。

2、目前的音頻數(shù)據(jù)處理設(shè)備大多采用固定配置，無法根據(jù)實際需求靈活調(diào)整，且功能的擴展性和系統(tǒng)的可升級性較差。傳統(tǒng)的音頻數(shù)據(jù)處理設(shè)備通常采用固定配置，難以根據(jù)實際需求進(jìn)行靈活調(diào)整或擴展功能。當(dāng)需要增加新的音頻處理功能或提升性能時，往往需要更換整個設(shè)備，增加了成本和維護難度。且在多麥克風(fēng)應(yīng)用場景中，相關(guān)技術(shù)中的設(shè)備往往難以有效管理多個麥克風(fēng)，導(dǎo)致麥克風(fēng)間產(chǎn)生聲干涉現(xiàn)象，進(jìn)而引發(fā)嘯叫問題。這不僅影響了音頻質(zhì)量，還降低了用戶的整體使用體驗。

3、針對相關(guān)技術(shù)中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種插卡式模塊化數(shù)字音頻處理裝置及使用方法，以解決上述提及的問題。

2、為了解決上述問題，本發(fā)明采用的具體技術(shù)方案如下：

3、根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種插卡式模塊化數(shù)字音頻處理裝置，包括：

4、插卡式擴展單元，用于提供預(yù)設(shè)硬件擴展卡插入的標(biāo)準(zhǔn)化卡槽；

5、音頻處理算法存儲單元，用于存儲多種音頻處理算法及與音頻處理算法相對應(yīng)的特征標(biāo)簽；

6、音頻數(shù)字信號收集處理單元，用于基于插卡式擴展單元收集音頻信號數(shù)據(jù)，并利用音頻處理算法對音頻信號數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到麥克風(fēng)的聲音信號；

7、麥克風(fēng)智能管理單元，用于對若干麥克風(fēng)進(jìn)行同時管理，并利用穩(wěn)定因子的頻移補償算法分析聲干涉，以實現(xiàn)麥克風(fēng)全開不嘯叫。

8、優(yōu)選的，所述音頻數(shù)字信號收集處理單元包括：

9、音頻收集預(yù)處理模塊，用于基于插卡式擴展單元收集音頻信號數(shù)據(jù)，并對收集的音頻信號數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

10、處理算法選取模塊，用于基于預(yù)處理后的音頻信號數(shù)據(jù)，根據(jù)組合式特征分析法，匹配并選取音頻處理算法存儲單元中的音頻處理算法；

11、音頻處理模塊，用于基于選取的音頻處理算法，對預(yù)處理后的音頻信號數(shù)據(jù)進(jìn)行音頻處理，得到麥克風(fēng)的聲音信號。

12、優(yōu)選的，所述基于預(yù)處理后的音頻信號數(shù)據(jù)，根據(jù)組合式特征分析法，匹配并選取音頻處理算法存儲單元中的音頻處理算法包括：

13、對預(yù)處理后的音頻信號數(shù)據(jù)對預(yù)處理后的音頻信號進(jìn)行分幀處理，將分幀后的每幀音頻信號乘以預(yù)設(shè)的窗函數(shù)進(jìn)行加窗處理；

14、對加窗后的每幀信號進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每幀音頻信號的頻譜，提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和伽馬通頻率倒譜系數(shù)特征；

15、基于梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和伽馬通頻率倒譜系數(shù)特征，利用支持向量機遞歸特征消除法，匹配并選取最優(yōu)的音頻處理算法。

16、優(yōu)選的，所述基于梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和伽馬通頻率倒譜系數(shù)特征，利用支持向量機遞歸特征消除法，匹配并選取最優(yōu)的音頻處理算法包括：

17、分別對梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和伽馬通頻率倒譜系數(shù)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并利用支持向量機遞歸特征消除法去除冗余和無關(guān)特征；得到特征子集；

18、基于預(yù)設(shè)的分類模型，對特征子集進(jìn)行分類，得到分類標(biāo)簽，并將分標(biāo)簽與特征標(biāo)簽進(jìn)行相似度計算，根據(jù)相似度計算結(jié)果選取音頻處理算法。

19、優(yōu)選的，所述麥克風(fēng)智能管理單元包括：

20、特征分析模塊，用于收集各麥克風(fēng)的聲音信號，并利用二分法的短時傅里葉變換分析不同麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征；

21、信號補償模塊，用于根據(jù)不同麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征，利用頻移補償算法，并結(jié)合穩(wěn)定因子，對麥克風(fēng)間的干涉信號進(jìn)行補償，得到補償后的多路麥克風(fēng)聲音信號；

22、信號輸出模塊，用于將補償后的多路麥克風(fēng)信號進(jìn)行實時輸出，以實現(xiàn)麥克風(fēng)全開不嘯叫。

23、優(yōu)選的，所述收集各麥克風(fēng)的聲音信號，并利用二分法的短時傅里葉變換分析不同麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征包括：

24、利用短時傅里葉變換對每路麥克風(fēng)信號分別進(jìn)行時頻分析，生成時頻圖，

25、基于生成的時頻圖，利用二分法將時頻圖中的頻率范圍進(jìn)行劃分，得到兩組子頻段；

26、對于每個子頻段，選取兩路不同麥克風(fēng)的信號，并計算它們在該子頻段內(nèi)的互相關(guān)函數(shù)，根據(jù)計算結(jié)果，判斷每個子頻段中是否存在干涉特征；

27、對于存在干涉特征的子頻段，則進(jìn)行干涉特征提取，得到干涉特征，對于不存在干涉特征的子頻段，再次采用二分法將不存在干涉特征的子頻段進(jìn)行劃分，并重新進(jìn)行干涉特征提取，直至滿足預(yù)設(shè)條件。

28、優(yōu)選的，所述根據(jù)不同麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征，利用頻移補償算法，并結(jié)合穩(wěn)定因子，對麥克風(fēng)間的干涉信號進(jìn)行補償，得到補償后的多路麥克風(fēng)聲音信號包括：

29、根據(jù)麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征，計算每對麥克風(fēng)組合之間的水平聲程差、頻移量及穩(wěn)定因子；

30、根據(jù)傳播環(huán)境的特性，確定波導(dǎo)不變量，并根據(jù)波導(dǎo)不變量和水平聲程差計算每對麥克風(fēng)組合之間的時延補償量；

31、根據(jù)頻移量，對每對麥克風(fēng)組合接收到的信號進(jìn)行頻移操作，并根據(jù)計算得到的時延補償量對頻移后的信號進(jìn)行相位調(diào)整，得到修正信號；

32、基于穩(wěn)定因子，對修正信號進(jìn)行加權(quán)補償處理，得到補償后的麥克風(fēng)聲音信號。

33、優(yōu)選的，所述根據(jù)頻移量，對每對麥克風(fēng)組合接收到的信號進(jìn)行頻移操作，并根據(jù)計算得到的時延補償量對頻移后的信號進(jìn)行相位調(diào)整，得到修正信號包括：

34、利用小波變化法對每對麥克風(fēng)組合接收到的信號進(jìn)行變換處理，得到頻域信號；

35、基于頻移量，調(diào)整頻域信號的頻率，并利用插值技術(shù)對頻域信號進(jìn)行頻移操作；

36、利用時延補償量對頻移后的信號進(jìn)行相位修正，得到修正信號。

37、優(yōu)選的，所述基于穩(wěn)定因子，對修正信號進(jìn)行加權(quán)補償處理，得到補償后的麥克風(fēng)聲音信號包括：

38、將穩(wěn)定因子作為每個麥克風(fēng)的加權(quán)系數(shù)，并對加權(quán)系數(shù)進(jìn)行歸一化處理；

39、利用歸一化處理后的加權(quán)系數(shù)，對麥克風(fēng)的修正信號進(jìn)行加權(quán)處理，得到補償后的麥克風(fēng)聲音信號。

40、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種插卡式模塊化數(shù)字音頻處理裝置的使用方法，包括以下步驟：

41、s1、將預(yù)設(shè)硬件擴展卡插入至插卡式擴展單元提供的標(biāo)準(zhǔn)化卡槽中；

42、s2、基于插卡式擴展單元收集音頻信號數(shù)據(jù)，并利用音頻處理算法對音頻信號數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到麥克風(fēng)的聲音信號；

43、s3、對若干麥克風(fēng)進(jìn)行同時管理，并利用穩(wěn)定因子的頻移補償算法分析聲干涉，以實現(xiàn)麥克風(fēng)全開不嘯叫。

44、本發(fā)明的有益效果為：

45、1、本發(fā)明具有模塊化的靈活性和可擴展性、豐富的音頻處理算法支持、高效的音頻數(shù)字信號收集與處理以及麥克風(fēng)智能管理實現(xiàn)全開不嘯叫等多方面的功能，能夠使得該裝置能夠適應(yīng)不同場景下的音頻處理需求，提供高質(zhì)量、穩(wěn)定可靠的音頻處理效果，并提升用戶的整體使用體驗。

46、2、本發(fā)明通過分幀、加窗、快速傅里葉變換及特征提取，結(jié)合支持向量機遞歸特征消除法，能夠精準(zhǔn)去除冗余特征并得到特征子集，再通過分類模型與預(yù)設(shè)特征標(biāo)簽的相似度計算，智能匹配并選取最優(yōu)音頻處理算法，從而確保音頻信號得到針對性強、效果優(yōu)化的處理，顯著提升了音頻處理的準(zhǔn)確性和效率。

47、3、本發(fā)明利用二分法的短時傅里葉變換深入分析不同麥克風(fēng)聲音信號間的干涉特征，精準(zhǔn)定位干涉頻段；進(jìn)而結(jié)合頻移補償算法與穩(wěn)定因子，對干涉信號進(jìn)行頻移、時延補償及相位調(diào)整，有效消除聲干涉現(xiàn)象；最終通過穩(wěn)定因子加權(quán)補償處理，優(yōu)化信號質(zhì)量，確保多麥克風(fēng)全開時無嘯叫，顯著提升了音頻系統(tǒng)的穩(wěn)定性和音頻質(zhì)量。