[發(fā)明專利]一種強(qiáng)背景噪聲下的語音提取方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310646708.X
• 申請日: 2013-12-04
• 公開（公告）號: CN103617798A
• 公開（公告）日: 2014-03-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周龍甫;呼永河;張超群;李正;郝大鵬;趙明
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍成都軍區(qū)總醫(yī)院
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于語音提取技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種強(qiáng)背景噪聲下的語音提取方法。

背景技術(shù)

在某些具有強(qiáng)背景噪聲環(huán)境的場合，如高速公路旁、轟鳴的車輛內(nèi)、喧鬧的人群中等等，如何消除強(qiáng)背景噪聲并有效提取用戶語音，是這些特殊場合中的語音識別裝置需要解決的主要問題之一。

目前，各種語音通信裝置主要采用的降噪技術(shù)包括：

1）基于模型的降噪方法，典型的如“谷歌公司.用于語音識別的語音模型和噪聲模型.中國發(fā)明專利,CN103069480A,2013-04-24”中公開的用于語音識別的語音模型和噪聲模型，通過設(shè)定適配規(guī)則來對接收到的音頻信號進(jìn)行濾波和噪聲補(bǔ)償。該方法在適配度較高的情況下具有良好的去噪效果，但需要較多的先驗(yàn)知識來預(yù)先構(gòu)建用戶語音和噪聲模型。

2）主動(dòng)噪聲消除方法，典型的如“無錫中星微電子有限公司.一種語音降噪裝置.中國發(fā)明專利，CN101853667A，2010.10.06”中公開的語音降噪裝置，采用揚(yáng)聲器、麥克風(fēng)、輸出和輸入增益構(gòu)建負(fù)反饋閉環(huán)系統(tǒng)，通過麥克風(fēng)采集背景噪聲后主動(dòng)生成反噪聲信號與揚(yáng)聲器的輸入信號進(jìn)行疊加達(dá)到噪聲消除的效果。該方法適用于在強(qiáng)噪聲背景下進(jìn)行語音播放的場合，不適用于需要在背景噪聲中有效提取用戶語音的場合。

3）基于多麥克風(fēng)的濾波降噪方法，典型的如“通用汽車環(huán)球科技運(yùn)作有限責(zé)任公司.統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的麥克風(fēng)預(yù)處理系統(tǒng)和方法.中國發(fā)明專利,CN102595281A,2012.07.18”中公開的信號預(yù)處理系統(tǒng)，通過在語音采集現(xiàn)場部署麥克風(fēng)陣列來支持通話處理、自動(dòng)語音識別處理和噪聲消除處理等應(yīng)用。麥克風(fēng)陣列的廣泛部署能夠通過多源信號采集獲取目標(biāo)聲源和噪聲源在空間域上的區(qū)別，較好的實(shí)現(xiàn)噪聲消除，但缺點(diǎn)在于難以在移動(dòng)和小范圍場景（如運(yùn)動(dòng)人體上）部署。

4）基于信號分析和處理的降噪方法，該類方法的主要思想是針對目標(biāo)語音和噪聲成分在時(shí)-頻域上的特征差異來進(jìn)行信號分離。典型的如“西北工業(yè)大學(xué).一種基于小波變換和變步長最小均方算法的語音降噪方法.中國發(fā)明專利，CN101894561A，2010.11.24”公開的語音降噪方法，該方法充分利用了小波變換在時(shí)-頻局部分析方面的優(yōu)勢，并引入步長動(dòng)態(tài)算法來控制收斂速度，具有較快的響應(yīng)時(shí)間和失調(diào)度，但步長因子的確定仍缺乏有效方法，限制了其對不同噪聲環(huán)境的適應(yīng)能力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種強(qiáng)背景噪聲下的語音提取方法，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為濾波器，其中小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)由粒子群算法得到，可適應(yīng)各種典型白噪聲環(huán)境。

為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明強(qiáng)背景噪聲下的語音提取方法，包括以下步驟：

S1：對含有強(qiáng)背景噪聲的原始語音信號進(jìn)行預(yù)處理，包括離散采樣和量化，提取P個(gè)由M個(gè)采樣點(diǎn)構(gòu)成的數(shù)據(jù)幀f^p(t_m)，其中，p＝0,1,…,P表示數(shù)據(jù)所處的幀號，m＝0,1,…,M表示為樣本號；

S2：構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其模型公式為：