本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號處理，具體涉及一種基于ai音效優(yōu)化的k歌一體機(jī)智能調(diào)音方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能與數(shù)字音頻處理技術(shù)的快速發(fā)展，k歌一體機(jī)等智能娛樂設(shè)備在家庭及商業(yè)場景中得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)k歌系統(tǒng)主要依賴固定參數(shù)的均衡器與壓縮器進(jìn)行音效處理，難以根據(jù)用戶實時發(fā)聲狀態(tài)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致在高音演唱、長時間使用或非專業(yè)用戶演唱過程中，容易出現(xiàn)破音、刺耳感增強(qiáng)、聲音疲勞等問題。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的語音分離、嗓音分析和自適應(yīng)調(diào)音技術(shù)逐漸應(yīng)用于人聲增強(qiáng)領(lǐng)域，通過多源音頻分離模型可實現(xiàn)人聲與伴奏的高質(zhì)量提取，并結(jié)合生理聲學(xué)特征對用戶發(fā)聲狀態(tài)進(jìn)行識別，從而提升演唱體驗。然而，如何在復(fù)雜音樂背景下實現(xiàn)精準(zhǔn)的人聲感知、并根據(jù)個體差異進(jìn)行個性化音效優(yōu)化，仍是當(dāng)前智能調(diào)音系統(tǒng)面臨的核心挑戰(zhàn)。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在一下不足：

3、在背景噪音較強(qiáng)或音樂伴奏動態(tài)范圍較大的應(yīng)用場景下，系統(tǒng)在對用戶聲音進(jìn)行實時分析時，可能將非人聲信號（如電吉他高頻泛音、鼓點(diǎn)沖擊成分等）錯誤地歸類為用戶嗓音中的緊張?zhí)卣鳎瑥亩|發(fā)不必要的eq曲線調(diào)整或增益衰減機(jī)制。此類誤識別現(xiàn)象不僅削弱了人聲表現(xiàn)力，還可能導(dǎo)致音頻輸出失衡，嚴(yán)重影響演唱者的聽覺反饋與演唱體驗，暴露出當(dāng)前語音特征提取算法在抗干擾性與語義理解層面存在的局限性，亟需通過增強(qiáng)聲源分離能力與上下文感知邏輯加以改進(jìn)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于ai音效優(yōu)化的k歌一體機(jī)智能調(diào)音方法，以解決上述背景中問題。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、一種基于ai音效優(yōu)化的k歌一體機(jī)智能調(diào)音方法，包括以下步驟：

4、s1：獲取用戶演唱的原始混合音頻信號，并對所述混合音頻信號進(jìn)行預(yù)處理以消除環(huán)境噪聲與增益波動；

5、s2：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)處理后的混合音頻信號進(jìn)行多源音頻分離，獲得包括人聲軌道、鼓點(diǎn)軌道、旋律樂器軌道及低頻軌道在內(nèi)的多個獨(dú)立音頻成分；

6、s3：從所述人聲軌道中提取時頻域語音特征數(shù)據(jù)，并基于訓(xùn)練好的嗓音狀態(tài)識別模型對用戶嗓音的緊張程度進(jìn)行量化評估；

7、s4：根據(jù)所述嗓音緊張程度評估結(jié)果，動態(tài)調(diào)整音頻處理模塊中的均衡器參數(shù)與動態(tài)范圍壓縮參數(shù)，以實現(xiàn)對人聲信號的自適應(yīng)音效優(yōu)化；

8、s5：將優(yōu)化后的人聲信號與伴奏軌道重新合成，并輸出至監(jiān)聽設(shè)備供用戶實時反饋；

9、s6：基于用戶實時演唱表現(xiàn)與歷史調(diào)音數(shù)據(jù)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制對所述嗓音狀態(tài)識別模型與音效優(yōu)化策略進(jìn)行在線微調(diào)，以提升個性化調(diào)音能力。

10、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基于d3net構(gòu)建的多源音頻分離模型，其包括以下處理步驟：

11、對預(yù)處理后的混合音頻信號進(jìn)行短時傅里葉變換，獲得時頻域表示；

12、將所述時頻域表示輸入至包含多尺度卷積模塊與門控循環(huán)單元的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中；

13、利用掩碼估計機(jī)制分別生成對應(yīng)于人聲、鼓點(diǎn)、旋律樂器及低頻成分的頻譜掩碼；

14、基于所述頻譜掩碼對原始混合頻譜進(jìn)行重構(gòu)，輸出多個獨(dú)立音頻軌道。

15、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述進(jìn)行多源音頻分離的過程中，還包括以下增強(qiáng)步驟：

16、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入多頭自注意力機(jī)制，以建模不同音頻源之間的長程依賴關(guān)系；

17、根據(jù)音頻內(nèi)容動態(tài)分配注意力權(quán)重，強(qiáng)化對人聲頻段的關(guān)注度；

18、利用注意力加權(quán)特征向量對各音頻軌道進(jìn)行后處理優(yōu)化；

19、輸出優(yōu)化后的人聲軌道用于后續(xù)嗓音狀態(tài)識別與調(diào)音參數(shù)調(diào)整。

20、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述多源音頻分離過程進(jìn)一步包括以下語義輔助步驟：

21、在訓(xùn)練階段，為每一類音頻成分標(biāo)注對應(yīng)的語義標(biāo)簽信息，包括人聲類型為清唱或和聲、打擊樂類型為底鼓或軍鼓、旋律樂器類型為吉他或鋼琴；

22、構(gòu)建帶有語義嵌入層的多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，在分離過程中同步預(yù)測音頻成分類別；

23、在推理階段，根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)選擇目標(biāo)分離通道，并抑制非目標(biāo)成分的能量輸出；

24、最終輸出具有語義可解釋性的分離音頻軌道，提升系統(tǒng)對復(fù)雜伴奏場景的適應(yīng)能力。

25、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述提取語音特征與評估嗓音緊張程度的過程中，包括以下步驟：

26、對所述人聲軌道進(jìn)行短時傅里葉變換與小波包分解，分別獲取線性頻譜與非線性時頻特征；

27、提取梅爾頻率倒譜系數(shù)、基頻軌跡以及高頻能量比作為基礎(chǔ)生理聲學(xué)特征；

28、將多類特征輸入至融合網(wǎng)絡(luò)中，所述融合網(wǎng)絡(luò)包含并行卷積分支與注意力門控機(jī)制；

29、基于融合特征輸出嗓音緊張程度評分，評分結(jié)果用于驅(qū)動后續(xù)自適應(yīng)調(diào)音模塊。

30、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述嗓音狀態(tài)識別模型在訓(xùn)練過程中采用以下增強(qiáng)策略：

31、構(gòu)建包含多種嗓音狀態(tài)的數(shù)據(jù)集；

32、使用遷移學(xué)習(xí)方法，將專業(yè)歌手、普通用戶及不同性別用戶的演唱樣本進(jìn)行跨群體泛化訓(xùn)練；

33、在模型輸出層引入加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)，強(qiáng)化對緊張與破音類別的識別敏感度；

34、利用訓(xùn)練完成的模型對實時人聲進(jìn)行分類與評分，輸出連續(xù)型緊張度數(shù)值用于調(diào)音控制。

35、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述對用戶嗓音的緊張程度進(jìn)行量化評估，還包括以下動態(tài)分析步驟：

36、實時檢測當(dāng)前演唱段落的目標(biāo)音高曲線，并與用戶歷史演唱能力進(jìn)行對比；

37、根據(jù)目標(biāo)音高與實際唱出音高的偏差率計算演唱難度系數(shù)；

38、結(jié)合當(dāng)前音高位置與聲帶張力模型預(yù)測潛在的發(fā)聲負(fù)擔(dān)；

39、將演唱難度系數(shù)和發(fā)聲負(fù)擔(dān)輸入至輸入至?xí)r序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，動態(tài)調(diào)整嗓音緊張度評估權(quán)重，輸出個性化評估結(jié)果。

40、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述實現(xiàn)對人聲信號的自適應(yīng)音效優(yōu)化，具體包括：

41、建立嗓音緊張度與音頻參數(shù)之間的非線性映射函數(shù)，將緊張度評分轉(zhuǎn)化為均衡器頻段增益調(diào)整值與壓縮器閾值偏移量；

42、當(dāng)檢測到用戶處于高緊張狀態(tài)時，自動降低高頻段增益并適度提升中頻段清晰度，以緩解刺耳感；

43、動態(tài)調(diào)整動態(tài)范圍壓縮器的啟動時間與恢復(fù)時間，增強(qiáng)對高音區(qū)瞬態(tài)能量的控制能力；

44、將調(diào)整后的參數(shù)實時加載至數(shù)字信號處理模塊，完成對人聲信號的自適應(yīng)音效優(yōu)化，提升聽覺舒適度與演唱穩(wěn)定性。

45、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述將優(yōu)化后的人聲信號與伴奏軌道重新合成，并輸出至監(jiān)聽設(shè)備供用戶實時反饋，具體包括：

46、對優(yōu)化后的人聲信號與伴奏軌道進(jìn)行時間對齊處理，補(bǔ)償因音頻分離與處理引入的系統(tǒng)延遲；

47、應(yīng)用虛擬聲場渲染算法對合成音頻信號進(jìn)行空間化處理，模擬ktv包廂或舞臺環(huán)境下的聽覺感知效果；

48、根據(jù)用戶佩戴的監(jiān)聽設(shè)備類型耳機(jī)或揚(yáng)聲器動態(tài)調(diào)整混響反饋強(qiáng)度與立體聲像分布；

49、將處理后的合成音頻實時輸出至監(jiān)聽設(shè)備，以提供低延遲、高沉浸感的演唱反饋體驗。

50、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制對所述嗓音狀態(tài)識別模型與音效優(yōu)化策略進(jìn)行在線微調(diào)，具體包括：

51、實時采集用戶的音準(zhǔn)偏差、節(jié)奏穩(wěn)定性及嗓音狀態(tài)變化信息，并結(jié)合歷史調(diào)音參數(shù)構(gòu)建個性化用戶行為特征向量；

52、將所述特征向量輸入至基于深度q網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器中，生成針對當(dāng)前演唱狀態(tài)的最優(yōu)調(diào)音動作策略；

53、根據(jù)用戶對調(diào)音結(jié)果的主觀反饋或系統(tǒng)評分機(jī)制提供的獎勵信號，動態(tài)更新強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

54、基于更新后的策略對多源音頻分離模型與音效優(yōu)化模塊進(jìn)行輕量化在線微調(diào)，實現(xiàn)調(diào)音系統(tǒng)的持續(xù)個性化演進(jìn)。

55、本發(fā)明的有益效果：

56、（1）本發(fā)明通過引入基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源音頻分離技術(shù)，結(jié)合多頭自注意力機(jī)制與語義輔助標(biāo)簽建模方法，構(gòu)建了一個具有強(qiáng)泛化能力與上下文感知能力的人聲提取系統(tǒng)。該系統(tǒng)在對混合音頻信號進(jìn)行短時傅里葉變換后，利用包含多尺度卷積模塊與門控循環(huán)單元（gru）的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對人聲、鼓點(diǎn)、旋律樂器及低頻成分的高精度分離；并通過注意力機(jī)制動態(tài)增強(qiáng)對人聲關(guān)鍵頻段的關(guān)注度，在復(fù)雜伴奏、高動態(tài)范圍或強(qiáng)節(jié)奏背景下仍能保持穩(wěn)定且純凈的人聲提取能力。同時，在訓(xùn)練過程中引入語義標(biāo)簽信息，使模型具備對音頻成分類型的理解與預(yù)測能力，在推理階段可根據(jù)歌曲風(fēng)格動態(tài)優(yōu)化分離策略，從而顯著提升系統(tǒng)在多樣音樂場景下的適應(yīng)性與魯棒性。這一技術(shù)突破有效避免了因背景音樂干擾導(dǎo)致的嗓音狀態(tài)誤判問題，為后續(xù)基于生理聲學(xué)特征的緊張度評估與自適應(yīng)調(diào)音提供了高質(zhì)量、可信賴的人聲信號基礎(chǔ)，大幅提升了整體智能調(diào)音系統(tǒng)的穩(wěn)定性與用戶體驗。

57、（2）本發(fā)明通過構(gòu)建基于多模態(tài)特征融合的嗓音緊張度評估模型，結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制與用戶行為特征建模技術(shù)，實現(xiàn)了對用戶發(fā)聲狀態(tài)的精準(zhǔn)感知與自適應(yīng)調(diào)音策略的智能生成。系統(tǒng)從人聲軌道中提取時頻域特征（如mfcc、基頻軌跡、高頻能量比）并融合演唱難度系數(shù)、歷史調(diào)音偏好等上下文信息，構(gòu)建高維特征向量，輸入至集成注意力門控機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出連續(xù)型緊張度評分；同時引入基于深度q網(wǎng)絡(luò)（dqn）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器，將緊張度評估結(jié)果映射為均衡器增益調(diào)整值、動態(tài)范圍壓縮參數(shù)及混響反饋強(qiáng)度等具體音效控制指令，并根據(jù)用戶的實時反饋與系統(tǒng)自動評分機(jī)制持續(xù)優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該機(jī)制不僅能夠在演唱過程中動態(tài)識別并緩解因嗓音緊張引起的刺耳感與發(fā)聲疲勞，還能通過輕量化在線微調(diào)技術(shù)對嗓音狀態(tài)識別模型與音效優(yōu)化模塊進(jìn)行個性化適配，使系統(tǒng)具備持續(xù)學(xué)習(xí)用戶演唱習(xí)慣和聽覺偏好的能力。由此形成的閉環(huán)式智能調(diào)音流程顯著提升了調(diào)音響應(yīng)的準(zhǔn)確性與自然度，有效增強(qiáng)了用戶的演唱舒適度、表現(xiàn)力與沉浸感，全面改善了k歌場景下的交互體驗與使用滿意度。