[發(fā)明專利]一種語音信號處理方法、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910014077.7 | 申請日: | 2019-01-04 |
| 公開(公告)號: | CN109658921A | 公開(公告)日: | 2019-04-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王健宗;程寧;肖京 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G10L15/06 | 分類號: | G10L15/06;G10L15/08;G10L15/16;G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/51 |
| 代理公司: | 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝傳鑫;熊永強 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 預(yù)設(shè)時長 語音信號序列 目標(biāo)語音 語音信號 語音幀 計算機可讀存儲介質(zhì) 語音信號處理 目標(biāo)分?jǐn)?shù) 去噪 分類處理 加窗分幀 輸入語音 語音類別 語音識別 多段 預(yù)設(shè) 轉(zhuǎn)換 | ||
1.一種語音信號處理方法,其特征在于,包括:
獲取面試過程中面試者發(fā)出的語音信號;
根據(jù)第一預(yù)設(shè)時長對所述語音信號進(jìn)行加窗分幀處理,將所述語音信號拆分為多段第二預(yù)設(shè)時長的語音幀,所述第二預(yù)設(shè)時長小于或等于所述第一預(yù)設(shè)時長;
對每一段所述第二預(yù)設(shè)時長的語音幀進(jìn)行去噪處理,并將去噪處理后的所有所述第二預(yù)設(shè)時長的語音幀轉(zhuǎn)換為語音信號序列;
將所述語音信號序列輸入語音識別模型進(jìn)行分類處理,確定出與所述語音信號序列對應(yīng)的目標(biāo)語音類別;
根據(jù)預(yù)設(shè)的語音類別與分?jǐn)?shù)的對應(yīng)關(guān)系,確定與所述目標(biāo)語音類別對應(yīng)的目標(biāo)分?jǐn)?shù),并根據(jù)預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)與語音等級的對應(yīng)關(guān)系確定與所述目標(biāo)分?jǐn)?shù)對應(yīng)的目標(biāo)語音等級,以便根據(jù)所述目標(biāo)語音等級確定所述面試者是否面試成功。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述語音信號序列輸入語音識別模型進(jìn)行分類處理之前,還包括:
獲取樣本數(shù)據(jù)集,所述樣本數(shù)據(jù)集中包括樣本語音信號序列和樣本語音信號的類別;
根據(jù)預(yù)設(shè)的識別算法生成初始識別模型;
基于所述樣本語音信號序列和所述樣本語音信號的類別對所述初始識別模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到所述語音識別模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取樣本數(shù)據(jù)集之前,還包括:
獲取樣本語音信號,其中,所述樣本語音信號攜帶了分?jǐn)?shù)信息;
根據(jù)預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)信息與語音類別的對應(yīng)關(guān)系,確定與所述樣本語音信號所攜帶的分?jǐn)?shù)信息對應(yīng)的語音類別。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述獲取樣本數(shù)據(jù)集,包括:
根據(jù)第三預(yù)設(shè)時長對所述樣本語音信號進(jìn)行加窗分幀處理,將所述樣本語音信號拆分為多段第四預(yù)設(shè)時長的樣本語音幀,所述第四預(yù)設(shè)時長小于或等于所述第三預(yù)設(shè)時長;
對每一段所述第四預(yù)設(shè)時長的樣本語音幀進(jìn)行去噪處理,并將去噪處理后的所有所述第二預(yù)設(shè)時長的樣本語音幀轉(zhuǎn)換為樣本語音信號序列;
確定所述樣本語音信號序列和所述樣本語音信號對應(yīng)的語音類別為所述樣本數(shù)據(jù)集。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述將所述語音信號序列輸入語音識別模型進(jìn)行分類處理,確定出與所述語音信號序列對應(yīng)的目標(biāo)語音類別,包括:
計算所述語音信號序列與所述語音識別模型中各樣本語音信號序列的相似度;
獲取所述相似度大于預(yù)設(shè)閾值的至少一個樣本語音信號序列;
從所述至少一個樣本語音信號序列中,確定出所述相似度最大的樣本語音信號序列所對應(yīng)的目標(biāo)語音類別。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述將所述語音信號序列輸入語音識別模型進(jìn)行分類處理,確定出與所述語音信號序列對應(yīng)的目標(biāo)語音類別,包括:
根據(jù)預(yù)設(shè)的歸一化指數(shù)函數(shù),計算所述語音信號序列屬于各語音類別的概率,并確定所述語音信號序列屬于各語音類別的最大概率值;
將所述最大概率值所對應(yīng)的語音類別確定為與所述語音信號序列對應(yīng)的目標(biāo)語音類別。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)與語音等級的對應(yīng)關(guān)系確定與所述目標(biāo)分?jǐn)?shù)對應(yīng)的目標(biāo)語音等級,以便根據(jù)所述目標(biāo)語音等級確定所述面試者是否面試成功,包括:
根據(jù)預(yù)設(shè)的分?jǐn)?shù)與語音等級的對應(yīng)關(guān)系確定與所述目標(biāo)分?jǐn)?shù)對應(yīng)的目標(biāo)語音等級;
判斷所述目標(biāo)語音等級是否大于預(yù)設(shè)等級閾值;
如果判斷結(jié)果出所述目標(biāo)語音等級大于預(yù)設(shè)等級閾值,則將所述目標(biāo)語音等級與面試者的用戶標(biāo)識的對應(yīng)關(guān)系存儲至數(shù)據(jù)庫;
當(dāng)面試結(jié)束時,按照目標(biāo)語音等級從高到底的順序從所述數(shù)據(jù)庫篩選出預(yù)設(shè)數(shù)量的目標(biāo)用戶標(biāo)識,并確定所述目標(biāo)用戶標(biāo)識對應(yīng)的面試者面試成功。
8.一種信號處理設(shè)備,其特征在于,包括用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-7任一項權(quán)利要求所述的方法的單元。
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