[發(fā)明專利]基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的語音喚醒方法、裝置及電子設備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110581302.2 | 申請日： | 2021-05-26 |
| 公開（公告）號： | CN113160823A | 公開（公告）日： | 2021-07-23 |
| 發(fā)明（設計）人： | 肖揚;羅濤;施佳子;于海燕 | 申請（專利權）人： | 中國工商銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G10L15/22 | 分類號： | G10L15/22;G10L15/08;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/27;G10L25/30;G10L25/45 |
| 代理公司： | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人： | 李春偉 |
| 地址： | 100140 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 脈沖 神經(jīng)網(wǎng)絡 語音 喚醒 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的語音喚醒方法，其中，所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡包括特征提取層、學習分類層以及輸出層，所述語音喚醒方法包括：
獲取語音信號，所述語音信號包括具有開始點和結束點的聲波信號；
通過所述特征提取層對所述語音信號進行特征提取，得到脈沖序列；
通過學習分類層對所述脈沖序列進行分類，得到分類結果，并通過所述輸出層輸出所述分類結果；以及
基于所述分類結果判斷是否喚醒目標設備。
2.根據(jù)權利要求1所述的語音喚醒方法，其中，所述特征提取層包括預處理層、第一特征提取層以及第二特征提取層。
3.根據(jù)權利要求2所述的語音喚醒方法，其中，所述通過所述特征提取層對所述語音信號進行特征提取，得到脈沖序列包括：
使用所述預處理層對所述語音信號進行預處理，得到時域信號；
使用所述第一特征提取層對所述時域信號進行特征提取，得到梅爾頻率信息；以及
使用所述第二特征提取層對所述梅爾頻率信息進行特征提取，得到所述脈沖序列。
4.根據(jù)權利要求3所述的語音喚醒方法，其中，所述使用所述預處理層對所述語音信號進行預處理，得到時域信號包括：
采用一階類高通濾波器對所述語音信號進行預加重處理，以提高所述語音信號中的高頻部分；以及
在所述預加重處理之后，對所述語音信號進行分幀，得到語音信號幀，使用窗函數(shù)對所述語音信號幀加窗處理，得到所述時域信號。
5.根據(jù)權利要求4所述的語音喚醒方法，其中，所述使用所述第一特征提取層對所述時域信號進行特征提取，得到梅爾頻率信息包括：
獲取所述時域信號，對所述時域信號與所述窗函數(shù)的乘積進行短時傅里葉變換，以將所述時域信號轉換為頻域信號；
將所述頻域信號在時間上進行堆疊，以生成頻譜圖，其中，所述頻譜圖包含頻率信息；以及
將至少一個梅爾濾波器組應用于所述頻譜圖中，以將所述頻譜圖中的頻率信息轉換為梅爾頻率信息。
6.根據(jù)權利要求5所述的語音喚醒方法，其中，所述使用所述第一特征提取層對所述時域信號進行特征提取，得到梅爾頻率信息還包括：
得到所述梅爾頻率信息后，計算所述至少一個梅爾濾波器組中的每一個輸出的對數(shù)能量。
7.根據(jù)權利要求5所述的語音喚醒方法，其中，所述使用所述第二特征提取層對所述梅爾頻率信息進行特征提取，得到所述脈沖序列包括：
通過時滯編碼方式對所述梅爾頻率信息進行編碼，以將所述梅爾頻率轉換為脈沖信息；以及
通過K-SVD算法獲得所述脈沖信息的字典，計算所述脈沖信息局部信息與所述字典之間的距離，通過所述距離確定最佳匹配碼本，通過所述最佳匹配碼本將所述脈沖信息轉換為所述脈沖序列。
8.根據(jù)權利要求1所述的語音喚醒方法，其中，所述基于所述分類結果判斷是否喚醒目標設備包括：
若所述分類結果與多個預設關鍵詞中的至少一個屬于同一類別，則喚醒所述目標設備；以及
若所述分類結果與多個預設關鍵詞中每一個屬于不同類別，則不喚醒所述目標設備。
9.根據(jù)權利要求1至8中任一項所述的語音喚醒方法，其中，在所述獲取語音信號之前，所述喚醒方法還包括：
采用端點檢測方法檢測接收的聲波信號，確定所述聲波信號中包含語音內容的開始點和結束點，并對非語音內容進行刪除，得到所述語音信號。
10.根據(jù)權利要求1至8中任一項所述的語音喚醒方法，其中，所述學習分類層通過Tempotron算法對所述脈沖序列進行分類。
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