[發明專利]基于模式匹配的哭聲識別方法及智能看護系統

有效

• 申請號: 201710628135.6
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN107591162B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 張暉;毛小旺;高財政
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G10L25/24
• 分類號: G10L25/24;G10L25/51;G08B21/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 劉莎

本發明公開了一種基于模式匹配的哭聲識別方法及智能看護系統，該方法首先建立嬰兒哭聲數據庫；其次，實時采集當前環境中的語音信息，經過預處理成語音特征向量序列，與哭聲數據庫進行特征匹配，并將匹配的結果進行哭聲判決。若識別結果為哭聲語音，則立即觸發報警指令。智能看護系統一方面會向用戶發送嬰兒哭鬧報警信號；另一方面，通過播放預先錄制的具有安撫嬰兒情緒功能的語音，對嬰兒進行情緒安撫。本發明提出的哭聲識別方法及智能看護系統能及時發現嬰兒哭鬧，解決部分家長的看護難題。此外，還為智能家居實現智能看護功能提供了解決方案。

技術領域

本發明涉及一種基于模式匹配的哭聲識別方法及智能看護系統，屬于智能家居領域。

背景技術

隨著物聯網技術的高速發展，智能家居已經越來越多的出現在人們的生活中，使人們的生活起居越來越便捷，大大提升了用戶的體驗。

隨著工作壓力越來越大，年輕父母在外忙碌的時間越來越多，對自己孩子的照顧主要依賴雇傭保姆或交給家中老人照看，保姆的人力成本太高，而老人因年紀原因可能出現嬰兒哭鬧沒有被及時護理等現象。因此，賦予智能家居以嬰兒看護的功能，將極大解決大多工作族的煩惱。

但當今市場上，具有嬰兒看護功能的智能家居設備還較為少見，大多嬰兒看護產品僅僅停留在遠程視頻監控功能上，若沒有一直監視畫面，亦不能及時發現嬰兒的哭鬧，看護效果并不理想。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明提供一種基于模式匹配的哭聲識別方法及智能看護系統。該方法首先，建立嬰兒哭聲數據庫；其次，實時采集當前環境中的語音信息，經過預處理成語音特征向量序列，與哭聲數據庫進行特征匹配，并將匹配的結果進行哭聲判決。若識別結果為哭聲語音，則立即觸發報警指令。智能看護系統一方面會向用戶發送嬰兒哭鬧報警信號；另一方面，通過播放預先錄制的具有安撫嬰兒情緒功能的語音，對嬰兒進行情緒安撫。本發明提出的哭聲識別方法及智能看護系統能及時發現嬰兒哭鬧，解決部分家長的看護難題。此外，還為智能家居實現智能看護功能提供了解決方案。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

一方面，本發明提供一種基于模式匹配的哭聲識別方法，包括以下具體步驟：

步驟1，采集嬰兒哭聲語音信號，建立哭聲數據庫，具體為：

S101，采集若干嬰兒哭聲語音信號，并將其分別轉換成數字語音信號；

S102，在設定的時間窗內，對S101中的數字語音信號進行分幀加窗處理，得到多幀語音信號；對每幀語音信號分別提取12維的梅爾頻率倒譜系數MFCC作為其特征向量，從而得到多幀語音信號對應的特征向量序列；

S103，采用K-means算法對S102中得到的若干特征向量序列進行聚類，并對聚類后每類中的特征向量序列求取平均值后，存入哭聲數據庫；

步驟2，實時采集當前環境中的語音信號并轉換成數字語音信號，根據S102中的方法對提取實時數字語音信號的特征向量序列；

步驟3，將步驟2中提取的實時數字語音信號的特征向量序列與步驟1中聚類后每類特征向量序列的均值進行逐幀匹配，將每幀匹配到的相似度最大的類別作為該幀的識別結果；

步驟4，根據步驟3中得到的每幀的識別結果，判斷實時語音信號是否為哭聲，完成識別；具體為：

S401，統計實時數字語音信號的特征向量序列中識別結果為第i類的幀數S_i，其中，1≤i≤n，n為聚類的類別總數；

S402，選取S401中得到的S_i的最大值對應的類別作為實時數字語音信號的特征向量序列的識別結果；

S403，判斷是否超過實時數字語音信號的特征向量序列長度的一半，若是，則判定實時語音信號為哭聲，否則判定為非哭聲。