[發明專利]一種年齡識別的方法及裝置

在審

• 申請號: 201510060710.8
• 申請日: 2015-02-05
• 公開（公告）號: CN104700843A
• 公開（公告）日: 2015-06-10
• 發明（設計）人: 賈魁;王勇進;匡濤;任曉楠
• 申請（專利權）人: 海信集團有限公司
• 主分類號: G10L25/48
• 分類號: G10L25/48;G10L15/02;H04N21/439;H04N21/466
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

1.一種年齡識別的方法，其特征在于，包括：

提取待識別聲音信號中的濁音信息；

對所述濁音信息進行特征提取，得到所述待識別聲音信號的基頻參數特征向量和梅爾頻率倒譜系數特征向量；

將所述基頻參數特征向量與第一年齡識別模型進行匹配，得到多個與年齡類別對應的第一年齡識別結果；將所述梅爾頻率倒譜系數特征向量與第二年齡識別模型進行匹配，得到多個與年齡類別對應的第二年齡識別結果；

將同一年齡類別對應的第一年齡識別結果和第二年齡識別結果進行加權計算，得到多個與年齡類別對應的第三年齡識別結果；

將最大的第三年齡識別結果所對應的年齡類別作為所述待識別聲音信號的年齡段識別結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下方式獲取所述第一年齡識別模型：

通過對每個年齡類別對應的訓練樣本中的基頻參數特征向量進行高斯混合GMM模型訓練，采用最大似然估計和最大期望算法估測出所述GMM模型收斂時的GMM模型參數值，根據所述GMM模型參數值得到每個年齡類別對應的子第一年齡識別模型；

通過以下方式獲取所述第二年齡識別模型：

通過對每個年齡類別對應的訓練樣本中的梅爾頻率倒譜系數特征向量進行GMM模型訓練，采用最大似然估計和最大期望算法估測出所述GMM模型收斂時的GMM模型參數值，根據所述GMM模型參數值得到每個年齡類別對應的子第二年齡識別模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，將所述基頻參數特征向量與第一年齡識別模型進行匹配，得到多個與年齡類別對應的第一年齡識別結果，包括：

將所述基頻參數特征向量分別與每個年齡類別對應的子第一年齡識別模型進行匹配，得到所述待識別聲音信號在所述第一年齡識別模型中的多個與年齡類別對應的第一年齡識別結果；

將所述梅爾頻率倒譜系數特征向量與第二年齡識別模型進行匹配，得到多個與年齡類別對應的第二年齡識別結果，包括：

將所述梅爾頻率倒譜系數特征向量分別與每個年齡類別對應的子第二年齡識別模型進行匹配，得到所述待識別聲音信號在所述第二年齡識別模型中的多個與年齡類別對應的多個第二年齡識別結果。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待識別聲音信號中的濁音信息，包括：

對所述待識別聲音信號進行加窗分幀處理，得到每一幀待識別聲音信號的短時能量；

根據所述每一幀待識別聲音信號的短時能量和設定的第一閾值，得到靜音信號幀和語音信號幀；

去除所述靜音信號幀，對所述語音信號幀進行預處理得到所述語音信號幀的短時平均過零率；

根據所述短時平均過零率和第二閾值，得到清音信號幀和濁音信號幀；

去除所述清音信號幀，根據所述濁音信號幀的濁音信息，得到所述待識別聲音信號中的濁音信息。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述濁音信息進行特征提取，得到所述待識別聲音信號的基頻參數特征向量，包括：

將所述濁音信息進行線性預測編碼分析，得到預測系數；

根據所述預測系數組建逆濾波器；

使用所述逆濾波器對所述濁音信息進行逆濾波，得到線性預測殘差信號；

將所述線性預測殘差信號依次經過離散傅里葉變換、取對數、低通濾波、逆離散傅里葉變換得到所述濁音信息的倒譜；

根據所述濁音信息的倒譜中的基頻信息，得到所述濁音信息的基頻參數；

根據所述濁音信息的基頻參數得到所述基頻參數特征向量。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述濁音信息進行特征提取，得到所述待識別聲音信號的梅爾頻率倒譜系數特征向量，包括：

將所述濁音信息進行快速傅里葉變換，得到所述濁音信息的頻域信號；

將所述頻域信號取模并求平方，得到所述頻域信號的短時能量譜；

將所述短時能量譜進行帶通濾波，得到多個離散的能量值；

將所述多個離散的能量值進行取對數、離散余弦變換，得到初始梅爾頻率倒譜系數；

將所述初始梅爾頻率倒譜系數進行差分運算，得到梅爾頻率倒譜系數；

根據所述梅爾頻率倒譜系數得到所述梅爾頻率倒譜系數特征向量。