[發(fā)明專利]一種人體語音識別傳輸方法及系統

在審

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• 申請日: 2018-01-31
• 公開（公告）號: CN108417203A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發(fā)明（設計）人: 鄭英
• 申請（專利權）人: 廣東聚晨知識產權代理有限公司
• 主分類號: G10L15/02
• 分類號: G10L15/02;G10L15/06;G10L15/22
• 代理公司: 佛山市智匯聚晨專利代理有限公司 44409
• 代理人: 張艷梅

1.一種人體語音識別傳輸方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用戶人體的語音數據；

預處理所述語音數據；

提取所述語音數據的特征點；

選擇對應于提取的所述特征點的發(fā)音方式模型；

通過使用所選擇的發(fā)音方式模型來調整參數，所述參數是用于識別語音指令的基準；

基于調整的所述參數來識別所述用戶人體的所述語音指令。

2.根據權利要求1所述的一種人體語音識別傳輸方法，其特征在于，所述預處理所述語音數據的步驟包括：

將模擬語音數據轉換為數字語音數據；

校正所述語音數據的增益；

以及消除所述語音數據中的噪聲。

3.根據權利要求1所述的一種人體語音識別傳輸方法，其特征在于，所述發(fā)音方式模型由以下步驟生成：

提取在所述語音數據庫中存儲的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點；

在特征點數據庫中存儲所提取的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點；

通過學習在所述特征點數據庫中存儲的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點的分布，來生成學習模型；

以及通過使用所述學習模型來生成針對每個區(qū)域的發(fā)音方式模型。

4.一種人體語音識別傳輸系統，其特征在于，包括：

采集器，用于采集用戶人體的語音數據；

發(fā)音方式分類器，用于提取所述用戶人體的所述語音數據的特征點，并且選擇對應于所述特征點的發(fā)音方式模型；

參數調整器，用于通過使用所選擇的所述發(fā)音方式模型來調整參數，所述參數是用于識別語音指令的基準；

以及語音識別引擎，用于基于調整的所述參數來識別所述用戶人體的所述語音指令。

5.根據權利要求 4 所述的一種人體語音識別傳輸系統，其特征在于，還包括：預處理器，將從所述采集器傳輸的模擬語音數據轉換為數字語音數據，校正所述語音數據的增益并且消除所述語音數據中的噪聲。

6.根據權利要求 4 所述的一種人體語音識別傳輸系統，其特征在于，所述發(fā)音方式分類器包括：

語音數據庫，用于存儲針對每個區(qū)域的語音數據；

第一特征點提取器，用于提取在所述語音數據庫中存儲的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點；

特征點數據庫，用于存儲由所述第一特征點提取器提取的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點；

特征點學習器，用于通過學習在所述特征點數據庫中存儲的針對每個區(qū)域的語音數據的特征點的分布，來生成學習模型，并且所述特征點學習器用于通過使用所述學習模型來生成針對每個區(qū)域的發(fā)音方式模型；

以及模型數據庫，用于存儲由所述特征點學習器生成的所述學習模型以及所述發(fā)音方式模型。

7.根據權利要求6所述的一種人體語音識別傳輸系統，其特征在于，所述發(fā)音方式分類器還包括：

第二特征點提取器，用于提取從所述預處理器接收的所述用戶人體的所述語音數據的特征點；

以及發(fā)音方式模型選擇器，用于選擇對應于由所述第二特征點提取器提取的特征點的所述發(fā)音方式模型。

8.根據權利要求6所述的一種人體語音識別傳輸系統，其特征在于，所述特征點學習器通過使用所述學習模型來生成分布分類器，所述分布分類器用于分類語音數據的特征點的分布。