[發明專利]一種基于語音識別的迭代去噪方法和芯片

有效

• 申請號: 201811512492.7
• 申請日: 2018-12-11
• 公開（公告）號: CN109346099B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 許登科
• 申請（專利權）人: 珠海一微半導體股份有限公司
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208;G10L21/0216;G10L15/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于語音識別的迭代去噪方法和芯片，包括：步驟1：確定目標語音信號及其目標置信度值；步驟2：從噪聲數據庫中選擇與目標置信度值匹配的噪聲數據，并控制噪聲數據與目標語音信號中未標記的有聲幀參與預去噪處理；步驟3：判斷所述預去噪處理結果是否大于所述預定閾值，是則進入步驟4，否則進入步驟5；步驟4：將所述預去噪處理結果對應的有聲幀標記為所述目標語音信號中已去噪的有聲幀；步驟5：判斷所述預去噪處理結果的置信度值與所述目標置信度值的差值絕對值是否小于一個置信度閾值，是則將所述預去噪處理結果對應的有聲幀標記為所述目標語音信號中已去噪的有聲幀；否則調整所述目標置信度值，再返回所述步驟2。

技術領域

本發明屬于機器人技術領域，尤其涉及一種基于語音識別的迭代去噪方法和芯片。

背景技術

現有的移動機器人（比如清潔機器人中的掃地機器人、擦窗機器人、拖地機器人等機電一體化設備）在工作過程中會產生的噪音，雖然市面上流通的語音拾取設備雖然可以對用戶發出的語音信號進行語音拾取，但是在對用戶發出的語音信號進行拾取的同時，通常也會將對機器人工作過程中會產生的噪音進行語音拾取，使得設備拾取到的語音信號中夾雜著大量的外界噪聲，相應的語音識別準確度不高，這將嚴重影響機器人對外界語音（有效信號）的識別，并且基于語音的解釋而做出邏輯判定（例如執行相關的路徑規劃）。

現有技術中，在語音信號的前端去噪的方法一般為，根據語音信號分類的結果，選擇合適的語音信號，而抑制不符合要求的語音信號，但對語音信號分類的方法較為復雜，不僅降噪不徹底，而且語音識別效率不高，總有剩余的語音幀未被處理，影響語音識別的效果。

發明內容

為了克服上述技術缺陷，本發明提出以下技術方案：

一種基于語音識別的迭代去噪方法，該迭代去噪方法包括：步驟1：從麥克風陣列獲取的語音信號中確定目標語音信號，相應地獲取目標置信度值；步驟2：從噪聲數據庫中選擇與目標置信度值匹配的噪聲數據，并控制噪聲數據與目標語音信號中未標記的有聲幀參與預去噪處理，以獲得與噪聲數據對應的預去噪處理結果；步驟3：判斷所述預去噪處理結果是否大于所述預定閾值，是則進入步驟4，否則進入步驟5；步驟4：將所述預去噪處理結果對應的有聲幀標記為所述目標語音信號中已去噪的有聲幀；步驟5：判斷所述預去噪處理結果的置信度值與所述目標置信度值的差值絕對值是否小于一個置信度閾值，是則將所述預去噪處理結果對應的有聲幀標記為所述目標語音信號中已去噪的有聲幀；否則調整所述目標置信度值，再返回所述步驟2；其中，目標語音信號包含與控制指令相關聯的有聲幀。所述迭代去噪方法通過對所述預去噪處理結果兩次判斷，全面地處理掉所述目標語音信號中各個有聲幀，有利于去噪的徹底性和提高語音去噪的準確性。

進一步地，所述步驟1具體包括：通過語音引擎識別所述麥克風陣列中所獲取的語音信號的有聲幀，當有聲幀的信噪比數值大于預定信噪比閾值時，將該有聲幀對應的語音信號確定為所述目標語音信號，然后從所述有聲幀中提取出相應所述目標語音信號的目標置信度值，其中，所述有聲幀包括基于語音識別信號的置信度值和信噪比數值。根據預定信噪比閾值來篩選出目標語音信號，有針對性的對特定的語音信號進行識別處理，提高噪聲環境下語音識別的精度。

進一步地，所述步驟2中，所述從噪聲數據庫中選擇與目標置信度值匹配的噪聲數據，具體包括：判斷所述噪聲數據庫中是否存在一個與所述目標置信度值的差值絕對值小于預定噪聲閾值的預設噪聲數據的置信度值，是則確定所述預設噪聲數據為所述與所述目標置信度值匹配的噪聲數據。根據噪聲信號的置信度值與噪聲數據庫的實時匹配度，選擇匹配的預置噪聲信號，提高去噪操作的準確性。

進一步地，所述預去噪處理的方法具體包括：先控制所述噪聲數據進行反相處理，得到一個反相噪聲信號；再控制所述反相噪聲信號與所述目標語音信號進行混合疊加，以得到所述與所述噪聲數據對應的預去噪處理結果。所述預去噪處理方法簡單高效。