[發明專利]用于語音識別的模數轉換器的設計方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201710385487.3
• 申請日: 2017-05-26
• 公開（公告）號: CN107222215A
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 王中琦;田廣
• 申請（專利權）人: 青島海信電器股份有限公司
• 主分類號: H03M3/00
• 分類號: H03M3/00;G10L15/28
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司11205
• 代理人: 劉丹,黃健

技術領域

本發明實施例涉及電子技術，尤其涉及一種用于語音識別的Sigma-Delta模數轉換器的設計方法、裝置及系統。

背景技術

語義識別可以分為特定人的語音識別和非特定人的語音識別，其目的在于理解話語中的單詞和句子，也就是對語音中的內容進行識別。對于特定人語音識別模式，語音識別的對象主要是針對特定的一個人或者若干個人，通過對特定的人的語音樣本進行訓練，對其中的語音特征參數進行提取，實現對該特定的人的有效識別；而對于非特定人的語音識別，針對的則是大眾人群，在產品出廠之前就已經完成參數的訓練，不需要由用戶進行訓練，非特定人的語音識別理論上的目標是能夠對任一用戶的語音輸入進行識別，由于以上更高的要求，非特定人的語音識別必須采集大量的語音樣本進行訓練，才能夠對任一用戶的可能輸入的語音特性進行涵蓋，因此，難度高于特定人的語音識別。

在進行語音識別的過程中，需要由當前的語音設備對用戶的輸入語音進行采集，對用戶的語音參數進行分析與處理，將以上的信息進行計算，最終得到語音識別的結果。通常進行計算的過程中，語音設備需要將輸入的語音信號轉換為數字信號，才能夠由語音識別模塊進行分析與處理。因此，語音設備是需要集成模擬數字轉換器(ADC)模塊，將用戶的模擬信號轉換為數字信號。同時，模擬數字轉換器(ADC)模塊的性能對語音識別的效果具有重要的影響，為了得到較為理想的語音識別效果，需要對模擬數字轉換器(ADC)模塊進行有效合理地設計。

發明內容

本發明實施例提供一種用于語音識別的Sigma-Delta模數轉換器的設計方法和裝置，實現有效設計符合語音識別應用需求的Sigma-Delta ADC，提升使用該Sigma-Delta ADC進行模數轉處理的語音識別模塊的性能。

第一方面，本發明實施例提供一種用于語音識別的Sigma-Delta模數轉換器的設計方法，所述模數轉換器包括調制器、級聯積分梳狀CIC濾波器和FIR濾波器，所述設計方法包括：

將預設的模擬語音信號輸入利用初始參數設計的所述模數轉換器；

若所述模數轉換器輸出的數字語音信號不符合預設條件，則根據優化算法計算初始參數的最優值；

其中，所述初始參數包括以下中的至少一種：所述調制器的階數、所述CIC濾波器的抽取率和階數、所述FIR濾波器的抽取率、通帶邊緣頻率、阻帶邊緣頻率、通帶波紋、阻帶波紋、FIR濾波器的級聯級數、FIR濾波器系數的量化位數。

第二方面，本發明實施例提供一種用于語音識別的Sigma-Delta模數轉換器的設計裝置，所述模數轉換器包括調制器、級聯積分梳狀CIC濾波器和FIR濾波器，所述裝置包括；

輸入模塊，用于將預設的模擬語音信號輸入利用初始參數設計的所述模數轉換器；

計算模塊，用于當所述模數轉換器輸出的數字語音信號不符合預設條件時，根據優化算法計算初始參數的最優值；

其中，所述初始參數包括以下中的至少一種：所述調制器的階數、所述CIC濾波器的抽取率和階數、所述FIR濾波器的抽取率、通帶邊緣頻率、阻帶邊緣頻率、通帶波紋、阻帶波紋、FIR濾波器的級聯級數、FIR濾波器系數的量化位數。

第三方面，本發明實施例提供一種用于語音識別的Sigma-Delta模數轉換器的設計系統，所述系統包括；Sigma-Delta模數轉換器、語音識別模塊和Sigma-Delta參數調整模塊，所述Sigma-Delta模數轉換器包括調制器、級聯積分梳狀CIC濾波器和FIR濾波器；

所述Sigma-Delta模數轉換器，用于使用初始參數對預設的模擬語音信號進行模數轉換處理；

所述語音識別模塊，用于判斷所述Sigma-Delta模數轉換器輸出的數字語音信號是否符合預設條件；

所述Sigma-Delta參數調整模塊，用于當所述Sigma-Delta模數轉換器輸出的數字語音信號不符合預設條件時，根據優化算法計算初始參數的最優值；

其中，所述初始參數包括以下中的至少一種：所述調制器的階數、所述CIC濾波器的抽取率和階數、所述FIR濾波器的抽取率、通帶邊緣頻率、阻帶邊緣頻率、通帶波紋、阻帶波紋、FIR濾波器的級聯級數、FIR濾波器系數的量化位數。