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[發(fā)明專利]語音增加方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010424011.8 申請日: 2020-05-19
公開(公告)號(hào): CN111599371B 公開(公告)日: 2023-10-20
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 鄢戈;王飛;唐浩元;王佳珺;王歡良 申請(專利權(quán))人: 蘇州奇夢者網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
主分類號(hào): G10L21/02 分類號(hào): G10L21/02;G10L25/30;G10L25/51;G10L17/24
代理公司: 蘇州國誠專利代理有限公司 32293 代理人: 陳松
地址: 215024 江蘇省蘇州*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 語音 增加 方法 系統(tǒng) 裝置 存儲(chǔ) 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.語音增強(qiáng)方法,其特征在于,包括以下步驟:

S10、音頻采集,通過音頻采集設(shè)備不斷的采集多通道音頻信號(hào);

S20、篩選有效語音信號(hào),用語音活動(dòng)檢測對接收到的音頻信號(hào)進(jìn)行不間斷的檢測篩選,篩選出有效語音信號(hào);

S30、初步增強(qiáng)語音,對篩選出的有效語音信號(hào)進(jìn)行初步增強(qiáng),所述初步增強(qiáng)包括采用固定波束語音增強(qiáng)算法同時(shí)對多個(gè)方向進(jìn)行語音增強(qiáng);

S40、篩選目標(biāo)語音,將初步增強(qiáng)的語音送入評分模型中進(jìn)行評分,選擇評分最高且大于指定閾值的語音信號(hào),得到該信號(hào)的方向;

S50、再次增強(qiáng)語音信號(hào),對篩選的目標(biāo)語音進(jìn)行再次增強(qiáng),所述再次增強(qiáng)包括采用高性能的語音增強(qiáng)算法;

S60、喚醒詞檢測,將再次增強(qiáng)的語音送入高精度的喚醒詞檢測模型中進(jìn)行喚醒詞檢測,當(dāng)檢測到喚醒詞時(shí)進(jìn)入S70,否則返回S20;

S70、持續(xù)增強(qiáng)語音,對通過喚醒詞檢測的語音進(jìn)行持續(xù)增強(qiáng),然后將增強(qiáng)后的語音送入識(shí)別端進(jìn)行識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述固定波束語音增強(qiáng)算法包括廣義旁瓣相消算法或權(quán)重延遲相加算法。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述評分模型包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)喚醒模型,所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)喚醒模型包括

評分特征提取模塊,所述評分特征提取模塊用于對送入的初步增強(qiáng)的語音提取與模型匹配的特征;

評分深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,所述評分深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用于將每一幀的語音特征轉(zhuǎn)化為指定關(guān)鍵字與其它無關(guān)字的后驗(yàn)概率;

評分喚醒決策模塊,所述評分喚醒決策模塊用于通過一段語音信號(hào)的后驗(yàn)概率來判斷該段語音是否可以被喚醒。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)喚醒模型的層數(shù)為3-5層,節(jié)點(diǎn)數(shù)在30-40。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述喚醒決策模塊的喚醒詞包括兩個(gè)字。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述高性能語音增強(qiáng)算法包括最小方差無失真響應(yīng)算法或基于混合高斯模型的最小方差無失真響應(yīng)算法。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述喚醒詞檢測模型包括時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)或者卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法,其特征在于,所述喚醒詞檢測模型包括

喚醒詞特征提取模塊,所述喚醒詞特征提取模塊用于對送入的再次增強(qiáng)的語音提取與模型匹配的特征;

喚醒詞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,所述喚醒詞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用于將每一幀的語音特征轉(zhuǎn)化為指定關(guān)鍵字與其它無關(guān)字的后驗(yàn)概率;

喚醒詞喚醒決策模塊,所述喚醒詞喚醒決策模塊用于通過一段語音信號(hào)的后驗(yàn)概率來判斷該段語音是否可以被喚醒。

9.語音增強(qiáng)系統(tǒng),其特征在于,包括

音頻采集系統(tǒng),用于不斷的采集多通道音頻信號(hào);

有效語音信號(hào)篩選系統(tǒng),用于對接收到的音頻信號(hào)進(jìn)行不間斷的檢測篩選;

初步增強(qiáng)語音系統(tǒng),用于對篩選出的有效語音信號(hào)進(jìn)行初步增強(qiáng);

篩選目標(biāo)語音系統(tǒng),用于對初步增強(qiáng)的語音進(jìn)行篩選;

再次增強(qiáng)語音信號(hào)系統(tǒng),用于對篩選的目標(biāo)語音進(jìn)行再次增強(qiáng);

喚醒詞檢測系統(tǒng),用于對再次增強(qiáng)的語音進(jìn)行喚醒詞檢測和判斷;

持續(xù)增強(qiáng)語音系統(tǒng),用于對通過喚醒詞檢測的語音進(jìn)行持續(xù)增強(qiáng)并送入識(shí)別端識(shí)別。

10.一種語音裝置,其特征在于,所述裝置包括

處理器、存儲(chǔ)器以及程序;

所述程序存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中,所述處理器調(diào)用存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的程序,以執(zhí)行權(quán)利要求1所述的語音增強(qiáng)方法的步驟。

11.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)被配置成存儲(chǔ)程序,所述程序被配置成執(zhí)行權(quán)利要求1所述的語音增加方法的步驟。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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