[發(fā)明專利]基于語音降噪的聲紋識別的方法及系統(tǒng)以及智能終端在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610025060.8 | 申請日： | 2016-01-14 |
| 公開（公告）號： | CN106971733A | 公開（公告）日： | 2017-07-21 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 祝銘明 | 申請（專利權(quán)）人： | 芋頭科技（杭州）有限公司 |
| 主分類號： | G10L17/04 | 分類號： | G10L17/04;G10L21/0208 |
| 代理公司： | 上海申新律師事務(wù)所31272 | 代理人： | 黨蕾 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭區(qū)*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 語音 聲紋 識別 方法 系統(tǒng) 以及 智能 終端 | ||
1.一種基于語音降噪的聲紋識別的方法，適用于智能終端，其特征在于，包括：
步驟S1，采集外部輸入的語音，并判斷所述語音的聲音強(qiáng)度是否高于一預(yù)設(shè)的強(qiáng)度閾值，并在所述聲音強(qiáng)度高于所述強(qiáng)度閾值時(shí)將所述語音確認(rèn)為待判斷語音，并轉(zhuǎn)向步驟S2；
步驟S2，根據(jù)所述待判斷語音的頻譜，生成對應(yīng)所述待判斷語音上每個(gè)頻帶的估計(jì)標(biāo)識，所述估計(jì)標(biāo)識用于表示所述語音在諧波結(jié)構(gòu)上的顯著性；
步驟S3，生成對應(yīng)于所述待判斷語音的純語音的概率模型；
步驟S4，以每個(gè)所述估計(jì)標(biāo)識作為對應(yīng)的所述待判斷語音的所述頻帶的權(quán)重指標(biāo)，依據(jù)所述概率模型處理得到關(guān)聯(lián)于所述語音的純語音估計(jì)值；
步驟S5，判斷所述純語音估計(jì)值是否大于一預(yù)設(shè)的估計(jì)閾值，若是執(zhí)行步驟S6，若否，返回執(zhí)行所述步驟S1；
步驟S6，根據(jù)所述純語音估計(jì)值獲取語音流，依據(jù)預(yù)設(shè)的聲紋識別模型對所述語音流進(jìn)行聲紋識別。
2.如權(quán)利要求1所述的基于語音降噪的聲紋識別的方法，其特征在于，所述步驟S2中生成的所述估計(jì)標(biāo)識包括第一估計(jì)標(biāo)識；或者
所述步驟S2中生成的所述估計(jì)標(biāo)識包括第一估計(jì)標(biāo)識和第二估計(jì)標(biāo)識。
3.如權(quán)利要求2所述的基于語音降噪的聲紋識別的方法，其特征在于，所述步驟S2中，生成所述第一估計(jì)標(biāo)識的步驟具體包括：
步驟S21a，依據(jù)所述待判斷語音的所述頻譜，提取對應(yīng)于所述待判斷語音的所述諧波結(jié)構(gòu)；
步驟S22a，對關(guān)聯(lián)于所述諧波結(jié)構(gòu)的數(shù)譜域上的監(jiān)控值進(jìn)行規(guī)則化處理，并依據(jù)梅爾刻度對經(jīng)過規(guī)則化處理的所述監(jiān)控值執(zhí)行平滑處理；
步驟S23a，對經(jīng)過平滑處理的所述監(jiān)控值進(jìn)行進(jìn)一步的規(guī)則化處理，以使所述監(jiān)控值的均值為1；
步驟S24a，根據(jù)所述監(jiān)控值生成對應(yīng)所述待判斷語音的每個(gè)所述頻帶的所述第一估計(jì)標(biāo)識。
4.如權(quán)利要求3所述的基于語音降噪的聲紋識別的方法，其特征在于， 所述步驟S4中，根據(jù)所述第一估計(jì)標(biāo)識處理得到所述純語音估計(jì)值的方法具體包括：
步驟S41a，處理得到關(guān)聯(lián)于所述待判斷語音的最小均方誤差估計(jì)的后驗(yàn)概率；
步驟S42a，以每個(gè)所述第一估計(jì)標(biāo)識作為對應(yīng)的所述待判斷語音的所述頻帶的權(quán)重指標(biāo)，依據(jù)所述概率模型對關(guān)聯(lián)于所述待判斷語音的所述后驗(yàn)概率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，以得到所述純語音估計(jì)值。
5.如權(quán)利要求3所述的基于語音降噪的聲紋識別的方法，其特征在于，所述步驟S2中，生成所述第二估計(jì)標(biāo)識的步驟具體包括：
步驟S21b，依據(jù)所述待判斷語音的所述頻譜，提取對應(yīng)于所述待判斷語音的所述諧波結(jié)構(gòu)；
步驟S22b，對關(guān)聯(lián)于所述諧波結(jié)構(gòu)的數(shù)譜域上的監(jiān)控值進(jìn)行規(guī)則化處理，并依據(jù)梅爾刻度對經(jīng)過規(guī)則化處理的所述監(jiān)控值執(zhí)行平滑處理；
步驟S23b，對經(jīng)過平滑處理的所述監(jiān)控值從0到1進(jìn)行相應(yīng)的規(guī)則化處理；
步驟S24b，根據(jù)所述監(jiān)控值生成對應(yīng)所述待判斷語音的每個(gè)所述頻帶的所述第二估計(jì)標(biāo)識。
6.如權(quán)利要求5所述的基于語音降噪的聲紋識別的方法，其特征在于，執(zhí)行所述步驟S4之后，還根據(jù)所述第二估計(jì)標(biāo)識繼續(xù)執(zhí)行下述步驟：
針對所述待判斷語音的每個(gè)頻帶，將每個(gè)對應(yīng)的所述第二估計(jì)標(biāo)識作為權(quán)重，以在所述監(jiān)控值與所述純語音估計(jì)值之間執(zhí)行線性插值并處理得到對應(yīng)的輸出值。
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