本發(fā)明實施例涉及機器人領(lǐng)域，尤其是一種機器人降噪方法、裝置及機器人。

背景技術(shù)：

隨著移動通信、計算機以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，計算機設(shè)備的微型化時代來臨，由于計算機軟件的高度集成化，以及強大的處理能力，能夠使較小的智能裝置具有強大的處理能力。在機器人領(lǐng)域，由于計算機的強大處理能力，使小型的陪護機器人成為可能，陪護機器人是通過語音或其他能夠與用戶交流的交互型智能設(shè)備，能夠作為用戶的生活學習的好朋友，現(xiàn)有技術(shù)中，為方便用戶下達指令或交流，通常使用語音指令進行控制，機器人接受用戶發(fā)出的語音指令，然后執(zhí)行相應(yīng)命令，為使機器人能夠準確的識別用戶指令，機器人需要對接受的包括用戶指令和環(huán)境噪音復合之后的混合信號進行降噪處理。

現(xiàn)有技術(shù)中，常用的降噪方法包括：噪聲門降噪法、采樣降噪法和濾波降噪法。其中，噪聲門降噪法設(shè)定一個門限，比如噪音最大峰值，那么把它設(shè)定為閥值，低于此值的信號直接歸零，大于此值的信號沒有變化，這樣，就可以把噪音消去。采樣降噪法采集一個噪音樣本，要求是比較單純的噪音，然后以此樣本為依據(jù)，消除混音中的噪音。波降噪法首先要明確地知道噪聲信號中的噪音在哪個頻率段，然后通過降噪軟件將這個頻率段的信號減弱，來達到降噪效果。

本發(fā)明創(chuàng)造的發(fā)明人在研究中發(fā)現(xiàn)，噪聲門降噪法的缺點在于在噪聲信號不在閾值范圍內(nèi)的噪聲中仍然保留著無法清除。采樣降噪法在消除噪音同時，會影響到混音信號中與噪聲同頻率的有效信號，同時有一定的失真感。濾波降噪法，同樣的對于噪音同頻段的有效信號起到干擾，因此，現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)存在的降噪技術(shù)無法應(yīng)用于機器人降噪領(lǐng)域，現(xiàn)在迫切的需要一款能夠在機器人上使用的高效降噪方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例主要解決的技術(shù)問題是提供能夠高效降噪的機器人降噪方法、裝置及機器人。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明創(chuàng)造的實施例采用的一個技術(shù)方案是：提供一種機器人降噪方法，包括下述步驟：

讀取預設(shè)的控制音源樣本；

獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號；

放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。

可選地，所述放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率的步驟之前還包括：

獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征；

根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪。

可選地，使用所述降噪方法的機器人至少包括第一語音采集裝置和第二語音采集裝置，所述獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征的步驟之前還包括：

通過所述第一語音采集裝置和第二語音采集裝置檢測在指定方向上分布的混音信號，由此產(chǎn)生由第一語音采集裝置輸出的第一音頻信號，和第二語音采集裝置輸出的第二音頻信號；

基于所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差來衰減所述混音信號。

可選地，根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪的步驟包括：

將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中；

采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪。

可選地，所述采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪的步驟包括：

檢測所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段是否位于人聲頻段范圍內(nèi)；

若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行放大；

若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段不位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行縮放。

可選地，所述將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中的步驟包括：

根據(jù)所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差值確定所述降噪模型的頻率。

可選地，所述降噪模型的頻率為低頻。

可選地，所述第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置延長線之間的夾角大于60°。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例還提供一種機器人降噪裝置，包括：

讀取模塊，用于讀取預設(shè)的控制音源樣本；

獲取比較模塊，用于獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號；

除噪模塊，用于放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。

可選地，所述機器人降噪裝置還包括：

第一獲取子模塊，用于獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征；

第一降噪子模塊，用于根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪。

可選地，所述機器人降噪裝置還包括：

第一語音采集裝置和第二語音采集裝置，通過所述第一語音采集裝置和第二語音采集裝置檢測在指定方向上分布的混音信號，由此產(chǎn)生由第一語音采集裝置輸出的第一音頻信號，和第二語音采集裝置輸出的第二音頻信號；

第一衰減子模塊，用于基于所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差來衰減所述混音信號。

可選地，所述機器人降噪裝置還包括：

第一輸入子模塊，用于將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中；

第二降噪子模塊，用于采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪。

可選地，所述機器人降噪裝置還包括：

第一監(jiān)測判斷子模塊，用于檢測所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段是否位于人聲頻段范圍內(nèi)；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行放大；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段不位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行縮放。

可選地，所述機器人降噪裝置還包括：

第一確定子模塊，用于根據(jù)所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差值確定所述降噪模型的頻率。

可選地，所述降噪模型的頻率為低頻。

可選地，所述第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置延長線之間的夾角大于60°。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例還提供一種機器人，包括：

一個或多個處理器；

存儲器；

一個或多個應(yīng)用程序，其中所述一個或多個應(yīng)用程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序配置用于：

讀取預設(shè)的控制音源樣本；

獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號；

放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。

可選地，所述一個或多個程序還被配置用于：

獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征；

根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪。

可選地，所述機器人至少包括第一語音采集裝置和第二語音采集裝置，所述獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)；

所述一個或多個程序還被配置用于：

通過所述第一語音采集裝置和第二語音采集裝置檢測在指定方向上分布的混音信號，由此產(chǎn)生由第一語音采集裝置輸出的第一音頻信號，和第二語音采集裝置輸出的第二音頻信號；

基于所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差來衰減所述混音信號。

可選地，所述一個或多個程序還被配置用于：

將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中；

采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪。

可選地，所述一個或多個程序還被配置用于：

檢測所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段是否位于人聲頻段范圍內(nèi)；

若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行放大；

若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段不位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行縮放。

可選地，所述一個或多個程序還被配置用于：

根據(jù)所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差值確定所述降噪模型的頻率。

可選地，所述降噪模型的頻率為低頻。

可選地，所述第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置延長線之間的夾角大于60°。

本發(fā)明實施例的有益效果為：本實施例通過將預先設(shè)置的用戶或者人類音頻翻蓋范圍作為控制音源樣本，將該控制音源樣本與混音信號進行比較，區(qū)別出用戶發(fā)出的目標信號與噪音信號，并對目標信號進行放大處理，對噪音信號進行縮放處理，在一擴一縮的處理方式下，使目標信號的功率遠遠大于噪音信號的功率，在不損失目標信號的情況下實現(xiàn)了降噪，能夠使機器人在復雜的外界環(huán)境中清楚地辨識用戶的控制指令，提高了機器人控制的靈敏度與穩(wěn)定性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例機器人降噪方法基本流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例降噪方法的一種實施方式的基本流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例第一音頻采集裝置降噪的基本流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例機器人降噪裝置基本結(jié)構(gòu)框圖；

圖5為本發(fā)明實施例機器人的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述。

在本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的描述的一些流程中，包含了按照特定順序出現(xiàn)的多個操作，但是應(yīng)該清楚了解，這些操作可以不按照其在本文中出現(xiàn)的順序來執(zhí)行或并行執(zhí)行，操作的序號如101、102等，僅僅是用于區(qū)分開各個不同的操作，序號本身不代表任何的執(zhí)行順序。另外，這些流程可以包括更多或更少的操作，并且這些操作可以按順序執(zhí)行或并行執(zhí)行。需要說明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于區(qū)分不同的消息、設(shè)備、模塊等，不代表先后順序，也不限定“第一”和“第二”是不同的類型。

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

實施例1

請參閱圖1，圖1為本實施例機器人降噪方法基本流程圖。

如圖1所示，一種機器人降噪方法，包括下述步驟：

s1100、讀取預設(shè)的控制音源樣本。在機器人的控制器內(nèi)預設(shè)控制音源樣本，控制音源樣本是通過機器人在安靜的環(huán)境中多次采集用戶的語音指令的特征信息，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征，采用上述方式生成的控制音源樣本，具有更具保密性，在一般的環(huán)境下機器人只受控于特定的一個或者幾個控制音源樣本用戶的控制。在一些選擇性實施例中，控制音源樣本是通過人類本身音頻特性生成的，控制音源樣本中的特征信息不是單個的或者有限個用戶的音頻特征信息，而是人類音頻所具有的特征信息，更具有普遍效應(yīng)方便推廣。

s1200、獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號。機器人獲取外界的包括有效目標控制信號與機器人周圍環(huán)境的混音信號，并將該混音信號的中的特征信息與控制音源樣本的特征信息進行比對，分辨出與控制音源樣本特征信息相同的且具有連貫性的音頻信號，該音頻信號為用戶發(fā)出的目標信號，與控制音源樣本特征信息不相同的信號為周圍的噪聲信號。

s1300、放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。通過機器人內(nèi)部的信號放大器或者信號放大電路，對目標信號進行放大處理，通過縮放器或者縮放線路對噪聲信號進行縮放處理，使目標信號波形所表征的音頻功率遠大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率，以此實現(xiàn)降噪功能。

上述實施方式通過將預先設(shè)置的用戶或者人類音頻翻蓋范圍作為控制音源樣本，將該控制音源樣本與混音信號進行比較，區(qū)別出用戶發(fā)出的目標信號與噪音信號，并對目標信號進行放大處理，對噪音信號進行縮放處理，在一擴一縮的處理方式下，使目標信號的功率遠遠大于噪音信號的功率，在不損失目標信號的情況下實現(xiàn)了降噪，能夠使機器人在復雜的外界環(huán)境中清楚地辨識用戶的控制指令，提高了機器人控制的靈敏度與穩(wěn)定性。

請參閱圖2，圖2為本實施例降噪方法的一種實施方式的基本流程圖。

如圖2所示，步驟s1300之前還包括：

s1210、獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征。對于每個聲音信號，均可以獲取該聲音信號的頻率，對于每個聲音信號均可以根據(jù)采集的多個頻率確定一個頻段，頻段為頻率范圍，根據(jù)聲音波形的振幅能夠確定出聲音的幅度，對整個音頻信號能量的計算能夠得出音頻的功率特征。

s1220、根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪。

在一些選擇性實施例中，使用所述降噪方法的機器人至少包括第一語音采集裝置和第二語音采集裝置，通過所述第一語音采集裝置和第二語音采集裝置檢測在指定方向上分布的混音信號，由此產(chǎn)生由第一語音采集裝置輸出的第一音頻信號，和第二語音采集裝置輸出的第二音頻信號。機器人內(nèi)部設(shè)有至少兩個語音采集裝置，本實施例中語音采集裝置具體是指麥克風。確定第一語音采集裝置為主麥克風，第二語音采集裝置為副麥克風。由于對于主麥克風來講，該主麥克風采集到的聲音信號通?？梢园ㄕZ音信號(即人聲)和噪聲信號，而由于主麥克風和各個副麥克風是同時采集環(huán)境中的聲音信號的，因此主麥克風采集到的噪聲信號也通常會被其他至少一個副麥克風采集，因此，利用這些副麥克風與主麥克風的結(jié)合可以獲取到比較準確的噪聲信號，然后利用準確的噪聲信號對主麥克風采集到的聲音信號降噪時的準確度會比較高。

步驟s1210之前還包括：基于所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差來衰減所述混音信號。

由于聲音在空氣中傳播時，會隨著傳播而衰減，也即聲音傳播的距離越長，聲音的音量越小，因此麥克風采集到的聲音信號的音量與該麥克風到產(chǎn)生該聲音信號的聲源的距離成正相關(guān)關(guān)系，也即，當麥克風到產(chǎn)生該聲音信號的聲源的距離較小時，該麥克風采集到的聲音信號的音量則較大，反之，當麥克風到產(chǎn)生該聲音信號的聲源的距離較大時，該麥克風采集到的聲音信號的音量則較小。測量主副麥克風功率(在每個頻段中)。第一、第二音頻信號中的每個通道的功率獨立地通過判定裝置來確定。計算出主副麥克風的功率差值，然后通過公用函數(shù)計算出功率之差。并根據(jù)該差值對第一音頻信號進行相應(yīng)的音頻衰減，然后比較主副麥克風的功率，對功率超出部分進行相應(yīng)抹去處理進行降噪。在一些選擇性實施例中，通過音頻信號頻段、頻譜或幅度對第一音頻信號進行衰減計算。

請參閱圖3，圖3為本實施例第一音頻采集裝置降噪的基本流程圖。

s1221、將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中。第一音頻采集裝置為本實施方式中的主麥克風，為機器人音頻是別的主要信號來源，將第一音頻采集裝置輸出的第一音頻信號的特征參數(shù)進行提取，并將提取的特征參數(shù)放入到降噪模型中進行降噪。降噪模型是通過對某一類或者某一個人的音頻特征信息構(gòu)成的區(qū)間或者范圍性的數(shù)學模型。

s1222、采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪。根據(jù)降噪模型中的若干個特性信息的閾值區(qū)間對第一音頻采集裝置采集的混音信號切割，將不在降噪模型若干個特性信息的閾值區(qū)間內(nèi)的音頻信號均進行軟件處理，以此將第一音頻信號的各項指標均規(guī)范在一定的區(qū)間范圍內(nèi)，以此達到降噪的目的。

具體地，檢測所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段是否位于人聲頻段范圍內(nèi)；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行放大；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段不位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行縮放。

在一些選擇新實施例中，機器人能夠接受不同信號源的控制，包括用戶語音和無線遙控。預存儲的降噪模型中包括人聲降噪模型和無線降噪模型需要通過計算進行選擇性使用降噪模型。根據(jù)所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差值確定所述降噪模型的頻率。

本實施方式用用于語音降噪的降噪模型為低頻降噪模型。

在一些選擇性實施例中，第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置延長線之間的夾角大于60°。第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置之間的夾角大于60°時，使第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置的衰減信號差值較大，能夠最大限度的增加降噪可靠性。

為解決上述技術(shù)問題本發(fā)明還提供一種機器人降噪裝置。請參閱圖4，圖4為機器人降噪裝置基本結(jié)構(gòu)框圖。

如圖4所示，一種機器人降噪裝置，包括：讀取模塊2100、獲取比較模塊2200和除噪模塊2300。其中，讀取模塊2100用于讀取預設(shè)的控制音源樣本；獲取比較模塊2200用于獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號；除噪模塊2300用于放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。

本實施例通過將預先設(shè)置的用戶或者人類音頻翻蓋范圍作為控制音源樣本，將該控制音源樣本與混音信號進行比較，區(qū)別出用戶發(fā)出的目標信號與噪音信號，并對目標信號進行放大處理，對噪音信號進行縮放處理，在一擴一縮的處理方式下，使目標信號的功率遠遠大于噪音信號的功率，在不損失目標信號的情況下實現(xiàn)了降噪，能夠使機器人在復雜的外界環(huán)境中清楚地辨識用戶的控制指令，提高了機器人控制的靈敏度與穩(wěn)定性。

在一些實施例中，機器人降噪裝置還包括：第一獲取子模塊和第一降噪子模塊。其中，第一獲取子模塊用于獲取所述噪聲信號的特征參數(shù)，所述特征參數(shù)包括頻段、頻譜、幅度或功率特征；第一降噪子模塊用于根據(jù)所述噪聲信號的特征參數(shù)，對所述噪聲信號進行降噪。

在一些實施例中，機器人降噪裝置還包括：第一語音采集裝置、第二語音采集裝置和第一衰減子模塊。第一語音采集裝置和第二語音采集裝置，通過所述第一語音采集裝置和第二語音采集裝置檢測在指定方向上分布的混音信號，由此產(chǎn)生由第一語音采集裝置輸出的第一音頻信號，和第二語音采集裝置輸出的第二音頻信號；第一衰減子模塊，用于基于所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差來衰減所述混音信號。

在一些實施例中，機器人降噪裝置還包括：第一輸入子模塊和第二降噪子模塊。其中，第一輸入子模塊用于將所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的特征參數(shù)輸入到預設(shè)的降噪模型中；第二降噪子模塊用于采用所述降噪模型對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行降噪。

在一些實施例中，第一監(jiān)測判斷子模塊，用于檢測所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段是否位于人聲頻段范圍內(nèi)；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行放大；若所述第一音頻采集裝置采集的混音信號的頻段不位于所述人聲頻段范圍內(nèi)，則對所述第一音頻采集裝置采集的混音信號進行縮放。

在一些實施方式中，機器人降噪裝置還包括：第一確定子模塊，用于根據(jù)所述第一音頻信號和第二音頻信號的幅度或功率的幅度的差值確定所述降噪模型的頻率。

在一些實施方式中，降噪模型的頻率為低頻。

在一些實施例中，所述第一音頻采集裝置與第二音頻采集裝置延長線之間的夾角大于60°。

為解決上述技術(shù)問題本實施例還提供一種機器人。

本實施例提供機器人的實施方式。具體請參閱圖5，圖5為機器人的結(jié)構(gòu)框圖。

請參閱圖5，機器人包括：一個或多個處理器3110、存儲器3120影像采集傳感器3120和語音采集傳感器3130，其中，影像采集傳感器3120和語音采集傳感器3130連接在處理器3110上。；一個或多個應(yīng)用程序，其中一個或多個應(yīng)用程序被存儲在存儲器中并被配置為由一個或多個處理器執(zhí)行，一個或多個程序配置用于：

讀取預設(shè)的控制音源樣本；

獲取外界環(huán)境的混音信號，將所述控制音源樣本與所述混音信號進行比對，區(qū)別出所述混音信號中與所述控制音源樣本頻率相同的目標信號，以及與所述控制音源樣本頻率不相同的噪聲信號；

放大所述目標信號，縮放所述噪聲信號以使所述目標信號波形所表征的音頻功率大于所述噪聲信號波形表征的音頻功率。

上述實施例中的機器人，通過將預先設(shè)置的用戶或者人類音頻翻蓋范圍作為控制音源樣本，將該控制音源樣本與混音信號進行比較，區(qū)別出用戶發(fā)出的目標信號與噪音信號，并對目標信號進行放大處理，對噪音信號進行縮放處理，在一擴一縮的處理方式下，使目標信號的功率遠遠大于噪音信號的功率，在不損失目標信號的情況下實現(xiàn)了降噪，能夠使機器人在復雜的外界環(huán)境中清楚地辨識用戶的控制指令，提高了機器人控制的靈敏度與穩(wěn)定性。

需要指出的是本實施列中，機器人的存儲器內(nèi)存儲用于實現(xiàn)本實施例中機器人降噪方法中的所有程序，處理器能夠調(diào)用該存儲器內(nèi)的程序，執(zhí)行上述機器人降噪方法所列舉的所有功能。由于機器人實現(xiàn)的功能在本實施例中的機器人降噪方法進行了詳述，在此不再進行贅述。

需要說明的是，本發(fā)明的說明書及其附圖中給出了本發(fā)明的較佳的實施例，但是，本發(fā)明可以通過許多不同的形式來實現(xiàn)，并不限于本說明書所描述的實施例，這些實施例不作為對本發(fā)明內(nèi)容的額外限制，提供這些實施例的目的是使對本發(fā)明的公開內(nèi)容的理解更加透徹全面。并且，上述各技術(shù)特征繼續(xù)相互組合，形成未在上面列舉的各種實施例，均視為本發(fā)明說明書記載的范圍；進一步地，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進或變換，而所有這些改進和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍。