[發明專利]一種捕捉關鍵詞的中文語音應用于瀏覽器的方法在審
| 申請號: | 201410422240.0 | 申請日: | 2014-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN104166724A | 公開(公告)日: | 2014-11-26 |
| 發明(設計)人: | 黃其 | 申請(專利權)人: | 四川億信信用評估有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G10L15/26 |
| 代理公司: | 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 謝敏 |
| 地址: | 610000 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 捕捉 關鍵詞 中文 語音 應用于 瀏覽器 方法 | ||
技術領域
本發明涉及互聯網通信技術領域,具體涉及一種捕捉關鍵詞的中文語音應用于瀏覽器的方法。
背景技術
隨著語音識別技術的不斷發展,采用語音作為人機交互的手段已經越漸成俗,語音作為一種最自然的人機交互手段,收到越來越多的關注。
語音識別技術是實現人機交互的基礎,語音識別是利用計算機從人的語音數據中提取信息,進而確定語音含義的過程。
語音識別可以應用在語音網頁瀏覽器上,傳統的網頁瀏覽器采用鼠標作為交互手段,通過鼠標點擊網頁中的超級鏈接,跳轉到相應的網頁。使用鼠標作為交互式手段具有簡單、快捷、直接的特點,但是卻不是對任何人都適用的,比如雙手不方便或者不太認識字的人。本發明針對這種雙手不方便或者不太認識字的人,通過語音瀏覽器的設計解決了他們的用電腦的煩惱。
另外中文語音網頁瀏覽器雖然也有發展,但是語音信號質量較低,連續語音識別比較困難。
發明內容
本發明針對以上的問題提供了一種捕捉關鍵詞的中文語音應用于瀏覽器的方法,該方法應用關鍵詞捕捉模塊,將用戶輸入的語音信號中包含入關鍵詞即可達成,同時這種瀏覽器還能夠有效去除無關的語音和背景噪聲,提高語音瀏覽器系統的捕捉準確率。與連續語音識別相比,從連續語音信號中提取關鍵詞相對來說較容易,能夠達到很好的識別效果。
本發明的目的通過以下技術方案來達到:
一種捕捉關鍵詞的中文語音應用于瀏覽器的方法,采集語音信號,用計算機安裝的聲卡、麥克風將語音信號處理后傳入緩沖區形成連續的語音信號待用,同時通過網絡接口設備實現網頁瀏覽器的內容瀏覽、并完成頁面中超級鏈接的分析得到鏈接文字進而整理成鏈接字典以及網頁定向功能;
將連續的語音信號從緩沖區傳入端點檢測模塊進行處理并傳輸給關鍵詞捕捉模塊或者將語音信號交給門限檢測模塊進行消除雜音處理;所述端點檢測模塊負責將連續的語音信號進行切分成語音段存儲再將語音段交給關鍵詞捕捉模塊進行處理;所述關鍵詞捕捉模塊輸入包括關鍵詞詞表和切分出來的語音段,關鍵詞捕捉模塊的輸出是捕捉到的關鍵詞,將關鍵詞詞表和語音段進行信息對比即可捕捉到關鍵詞;
關鍵詞捕捉模塊捕捉完成后,將捕捉到的關鍵詞進行鏈接處理,再將鏈接處理的結果送至網頁瀏覽器進行網頁連接,實現關鍵詞捕捉的語音瀏覽器的應用。
所述關鍵詞捕捉模塊包括特征提取子模塊、連續語音識別子模塊、關鍵詞捕捉子模塊。
所述特征提取子模塊對語音信號進行特征提取,獲得語音的特征矢量。
所述連續語音識別子模塊能夠識別拼音。
所述關鍵詞捕捉子模塊根據拼音和關鍵詞詞表進行關鍵詞的捕捉。
????本發明與現有技術相比,所具有以下的優點和有益效果:
本發明應用關鍵詞捕捉模塊,將用戶輸入的語音信號中包含入關鍵詞即可達成,同時這種瀏覽器還能夠有效去除無關的語音和背景噪聲,提高語音瀏覽器系統的捕捉準確率。與連續語音識別相比,從連續語音信號中提取關鍵詞相對來說較容易,能夠達到很好的識別效果。
具體實施方式
下面結合實施例對本發明作進一步的詳細說明,但本發明的實施方式不限于此。
實施例1
一種捕捉關鍵詞的中文語音應用于瀏覽器的方法,采集語音信號,用計算機安裝的聲卡、麥克風將語音信號處理后傳入緩沖區形成連續的語音信號待用,同時通過網絡接口設備實現網頁瀏覽器的內容瀏覽、并完成頁面中超級鏈接的分析得到鏈接文字進而整理成鏈接字典以及網頁定向功能;
將連續的語音信號從緩沖區傳入端點檢測模塊進行處理并傳輸給關鍵詞捕捉模塊或者將語音信號交給門限檢測模塊進行消除雜音處理;所述端點檢測模塊負責將連續的語音信號進行切分成語音段存儲再將語音段交給關鍵詞捕捉模塊進行處理;所述關鍵詞捕捉模塊輸入包括關鍵詞詞表和切分出來的語音段,關鍵詞捕捉模塊的輸出是捕捉到的關鍵詞,將關鍵詞詞表和語音段進行信息對比即可捕捉到關鍵詞;
關鍵詞捕捉模塊捕捉完成后,將捕捉到的關鍵詞進行鏈接處理,再將鏈接處理的結果送至網頁瀏覽器進行網頁連接,實現關鍵詞捕捉的語音瀏覽器的應用。
關鍵詞捕捉模塊包括特征提取子模塊、連續語音識別子模塊、關鍵詞捕捉子模塊。
特征提取子模塊對語音信號進行特征提取,獲得語音的特征矢量。
連續語音識別子模塊能夠識別拼音。
關鍵詞捕捉子模塊根據拼音和關鍵詞詞表進行關鍵詞的捕捉。
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