[發(fā)明專利]電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法及裝置

在審

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• 申請日: 2017-03-15
• 公開（公告）號: CN106971710A
• 公開（公告）日: 2017-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王貽亮;喬學(xué)明;呂梁;尹明立;朱偉義;劉乘麟;孟平;湯耀;孫海峰;王飛
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司威海供電公司;國家電網(wǎng)公司
• 主分類號: G10L15/04
• 分類號: G10L15/04;G10L15/05;G10L25/63;G06Q10/06
• 代理公司: 威海科星專利事務(wù)所37202
• 代理人: 初姣姣

1.一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于包含以下步驟：

步驟A，對輸入的語音進(jìn)行預(yù)處理，主要是對語音進(jìn)行端點檢測和去噪處理，然后輸出處理后的語音，

步驟B，將預(yù)處理后的語音進(jìn)行分割，截取成大小相同的語音段，計算每個語音段的短時能量特征值，輸出每個語音段及其短時能量特征值，

步驟C，接收步驟B輸出的數(shù)據(jù)，將第一段語音段的短時能量特征值作為參照值，其他語音段的短時能量特征值分別與參照值進(jìn)行比較，判斷每個語音段的異常情況，輸出異常語音段，

步驟D，處理異常事件，對步驟C輸出的異常語音進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，將異常事件信息推送給管理員進(jìn)行核實。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于所述步驟A中，對語音的端點檢測主要包括以下步驟：

步驟A1，利用迭代算法訓(xùn)練無聲語音段和有聲語音段的短時平均能量過度閾值，

步驟A2，分幀處理待檢測的語音，提取語音的第一幀，

步驟A3，計算已提取幀的短時平均能量值，判斷是否超過過度閾值，沒有超過，提取下一幀，繼續(xù)執(zhí)行步驟A3，超過則說明該幀時語音段的端點，執(zhí)行步驟A4，

步驟A4，輸出檢測到的端點后的語音。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于步驟A1中的迭代算法，具體實現(xiàn)步驟如下：

A1.1采集數(shù)量相同的無聲語音段和有聲語音段訓(xùn)練樣本，

A1.2計算每個語音段的短時能量特征值，依據(jù)計算，其中w(n)為窗函數(shù)，N為窗長，

A1.3求無聲語音段的平均短時能量值M1和有聲語音段的平均短時能量值M2，設(shè)定M＝(M1+M2)/2為初始閾值，

A1.4所有測試樣本，如果其短時能量值大于閾值M判定為有聲，否則判定為無聲，

A1.5根據(jù)判斷結(jié)果與樣本數(shù)據(jù)，計算判斷的有聲語音與無聲語音的準(zhǔn)確率，

A1.6如果無聲語音的準(zhǔn)確率大于有聲語音的準(zhǔn)確率，則向下調(diào)整閾值M，執(zhí)行A1.4，如果無聲語音的準(zhǔn)確率小于有聲語音的準(zhǔn)確率向上調(diào)整閾值M，執(zhí)行A1.4。當(dāng)無聲語音的準(zhǔn)確率大于有聲語音的準(zhǔn)確率相同時則返回閾值M為有聲語音和無聲語音過度閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于所述步驟B中，將預(yù)處理后的語音進(jìn)行分割，截取成大小相同的語音段，計算每個語音段的短時能量特征值，輸出每個語音段及其短時能量特征值，主要實現(xiàn)步驟如下：

B1，將預(yù)處理后的語音分割成時間段相同的語音段，按語音段的起始時間命名該語音段，

B2，計算每段語音的短時能量特征值，通過計算，其中w(n)為窗函數(shù)，N為窗長，

B3，將每個語音段及其短時能量特征值輸出。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于所述步驟C中，接收步驟B輸出的數(shù)據(jù)，將第一段語音段的短時能量特征值作為參照值，其他語音段的短時能量特征值分別與參照值進(jìn)行比較，判斷每個語音段的異常情況，輸出異常語音段。主要步驟如下：

C1，在B2輸入的語音段中，選取其中時間最早的第一個語音段的短時能量特征值作為判定語音段是否異常的參照值，

C2，其他每個語音段的短時能量特征值與選取的參照值做除法的到一個比值。

C3，設(shè)定一個閾值，如果C2中得到的比值小于該閾值，則語音段正常，否則該語音段異常，將異常語音輸出，

其中C3中閾值的設(shè)定，是根據(jù)大量生氣的語音段的短時能量值的平均值與大量平靜的語音段的短時能量值的平均值做比值得到的。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別方法，其特征在于所述步驟D中，處理異常事件，對步驟C輸出的異常語音進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，將異常事件信息推送給管理員進(jìn)行核實。具體步驟如下：

D1，將C中輸出的異常語音段存入分布式文件系統(tǒng)，返回該異常語音段的地址，

D2，將異常語音段在分布式文件系統(tǒng)中的地址存入本地數(shù)據(jù)庫中，

D3，將該異常事件推送給管理員進(jìn)行核實，管理員根據(jù)數(shù)據(jù)庫地址獲取到異常語音段核實是否異常。

7.一種電力營業(yè)廳人員語音異常事件識別裝置，其特征在于基于短時能量的營業(yè)廳人員語音異常事件識別裝置，包括：

語音預(yù)處理模塊，主要對輸入的語音進(jìn)行使用前的預(yù)處理，語音預(yù)處理模塊包含端點檢測模塊和去噪處理模塊，其中端點檢測模塊是利用語音短時平均能量檢測出語音的端點處，去噪處理模塊對語音進(jìn)行去噪處理；

特征提取模塊，主要實現(xiàn)語音短時能量特征值的計算，從語音端點處開始連續(xù)截取相同長度的語音段，計算每個語音段的短時能量值；

異常事件判斷模塊，根據(jù)特征提取模塊得出的每個語音段的短時能量值，判斷該語音段的兩種狀態(tài)，設(shè)定一個閾值，如果語音的短時能量值大于該閾值，則判定為異常狀態(tài)，否則，判定為正常狀態(tài)；

異常事件處理模塊，該模塊根據(jù)異常事件判斷模塊輸入的異常事件做出響應(yīng)，將該異常語音上傳至文件存儲系統(tǒng)模塊，語音地址存儲在本地數(shù)據(jù)庫；

文件存儲系統(tǒng)模塊，該模塊采用分布式文件存儲系統(tǒng)，用于存儲異常語音段；

數(shù)據(jù)庫模塊，本地數(shù)據(jù)庫用于存儲異常語音段在文件存儲系統(tǒng)中的地址。