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申请/专利权人：深圳同创音频技术有限公司

摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于动态门限的混音方法、设备、系统和存储介质，包括：响应于接收到若干个通道的语音信号，将每个通道的语音信号分块，并计算每一块语音信号的RMS值；取所有的RMS值中的最大值作为自适应阈值ThrA，并根据预设帧移对自适应阈值ThrA进行更新；获得经过更新的自适应阈值ThrA处理的语音信号生成的离散布尔序列中取值为1的概率p；根据概率p和预设门限值Tp之间的大小关系，筛选出待混音的语音信号进行混音合成后输出。可见，根据预设帧移动态更新自适应阈值ThrA，并通过动态更新的自适应阈值ThrA筛选出待混音的语音信号，以便将待混音的语音信号混音合成后输出，混音效果好。

主权项：1.一种基于动态门限的混音方法，其特征在于，包括：响应于接收到若干个通道的语音信号，按照预设分块规则将每个通道的所述语音信号分块，并计算每一块语音信号的RMS值；取所有的RMS值中的最大值作为自适应阈值ThrA，并根据预设帧移对所述自适应阈值ThrA进行更新；获得经过更新的所述自适应阈值ThrA处理的语音信号生成的离散布尔序列，并计算所述离散布尔序列中取值为1的概率p；根据所述概率p和预设门限值Tp之间的大小关系，筛选出待混音的语音信号，并将所述待混音的语音信号混音合成后输出；其中，所述获得经过更新的所述自适应阈值ThrA处理的语音信号生成的离散布尔序列，并计算所述离散布尔序列中取值为1的概率p；根据所述概率p和预设门限值Tp之间的大小关系，筛选出待混音的语音信号，包括：获得经过更新的所述自适应阈值ThrA处理的语音信号生成的离散布尔序列fi，并计算所述离散布尔序列fi中取值为1的概率p；其中，所述离散布尔序列fi的计算公式为： ；其中，为预设灵敏度；所述概率p的计算公式为：；其中，为分块的块数；获得所述概率p和预设门限值Tp之间的大小关系；若所述概率p大于所述预设门限值Tp，则确定对应的语音信号中包含语音信息的可能性高；对所述可能性高的语音信号启动相关性检测功能，以便筛选出近似的语音信号作为待混音的语音信号；其中，所述相关性检测功能，包括：从满足所述概率p大于所述预设门限值Tp的条件的语音信号中，选择具有瞬时RMS值中最大值的语音信号作为参考信号，其他的语音信号作为被比较信号；根据自相关函数和，以及互相关函数，计算归一化互相关系数；其中，计算公式为： 其中，为语音信号x在时间点n处的取值，为语音信号x在时间点（n+m）处的取值，m为时间延迟； 其中，y为语音信号y在时间点n处的取值，y为语音信号y在时间点（n+m）处的取值，m为时间延迟； 其中，x（n）为语音信号x在时间点n处的取值，y（n+τ）为语音信号y在时间点（n+τ）处的取值，为时间延迟，为所述参考信号，为所述被比较信号； 若计算出的所述归一化互相关系数的绝对值属于0.3,1]的范围，则认为所述参考信号和所述被比较信号之间具有相似性；其中，所述认为所述参考信号和所述被比较信号之间具有相似性之后，还包括：根据计算公式：计算；其中，wlen为窗口长度，为语音信号x在时间点（n+m）处的取值，为语音信号x在时间点（n+m-k）处的取值；根据所述的计算结果，计算归一化短时平均幅度差NSTAMDFn,k；其中，所述归一化短时平均幅度差NSTAMDFn,k的计算公式为： 获得计算得出的所述的数值和预设近似阈值之间的大小关系；若所述数值小于或等于所述预设近似阈值，则确定所述参考信号和所述被比较信号之间近似。

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