[發(fā)明專利]電梯的語(yǔ)音打斷控制方法、裝置及電梯

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010636256.7
• 申請(qǐng)日: 2020-07-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111816177B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳孝良;馮大航;李智勇;奚少亨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京聲智科技有限公司
• 主分類號(hào): G10L15/22
• 分類號(hào): G10L15/22;G10L21/0208
• 代理公司: 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 黃燦;左曉菲

1.一種電梯的語(yǔ)音打斷控制方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理語(yǔ)音信號(hào)，所述待處理語(yǔ)音信號(hào)中包括用戶對(duì)電梯的語(yǔ)音控制信號(hào)以及所述電梯播放第一語(yǔ)音信號(hào)的回聲信號(hào)；

基于所述第一語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，得到第二語(yǔ)音信號(hào)；

對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)、所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行非線性處理，得到輸出結(jié)果；

基于所述輸出結(jié)果對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)、所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行非線性處理，得到輸出結(jié)果，包括：

將所述待處理語(yǔ)音信號(hào)、所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)輸入用于回聲消除的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理，得到輸出結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述輸出結(jié)果為掩膜值，所述基于所述輸出結(jié)果對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷，包括：

依據(jù)所述掩膜值和所述第二語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行掩膜處理，以得到目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)；

基于所述目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲取待處理語(yǔ)音信號(hào)之前，所述方法還包括：

播放所述第一語(yǔ)音信號(hào)；

所述基于所述目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷，包括：

若所述目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)中包括預(yù)設(shè)喚醒詞，則停止播放所述第一語(yǔ)音信號(hào)，并將所述電梯從待機(jī)狀態(tài)喚醒，切換到工作狀態(tài)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述電梯從待機(jī)狀態(tài)喚醒，切換到工作狀態(tài)之后，所述方法還包括：

若檢測(cè)到所述電梯由工作狀態(tài)切換到待機(jī)狀態(tài)，則繼續(xù)播放所述第一語(yǔ)音信號(hào)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，得到第二語(yǔ)音信號(hào)，包括：

基于所述第一語(yǔ)音信號(hào)與自適應(yīng)濾波算法的濾波系數(shù)獲取第三語(yǔ)音信號(hào)；

計(jì)算所述待處理語(yǔ)音信號(hào)與所述第三語(yǔ)音信號(hào)的差值，得到所述第二語(yǔ)音信號(hào)；

其中，所述自適應(yīng)濾波算法的濾波系數(shù)基于步長(zhǎng)因子更新，所述步長(zhǎng)因子基于所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)確定；

所述第三語(yǔ)音信號(hào)為所述第一語(yǔ)音信號(hào)與所述濾波系數(shù)的乘積；

所述濾波系數(shù)與所述步長(zhǎng)因子正相關(guān)，所述自適應(yīng)濾波算法采用塊更新算法，所述塊更新算法中所述濾波系數(shù)按如下更新：

其中，w為濾波系數(shù)，k為塊更新的索引,u(k)為自適應(yīng)濾波算法的步長(zhǎng)因子，r(km+i)為第一語(yǔ)音信號(hào)，e(km+i)為第二語(yǔ)音信號(hào)，m為采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

7.一種電梯的語(yǔ)音打斷控制裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待處理語(yǔ)音信號(hào)，所述待處理語(yǔ)音信號(hào)中包括用戶對(duì)電梯的語(yǔ)音控制信號(hào)以及所述電梯播放第一語(yǔ)音信號(hào)的回聲信號(hào)；

第一處理模塊，用于基于所述第一語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理，得到第二語(yǔ)音信號(hào)；

第二處理模塊，用于對(duì)所述待處理語(yǔ)音信號(hào)、所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行非線性處理，得到輸出結(jié)果；

打斷模塊，用于基于所述輸出結(jié)果對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第二處理模塊具體用于：

將所述待處理語(yǔ)音信號(hào)、所述第一語(yǔ)音信號(hào)及所述第二語(yǔ)音信號(hào)輸入用于回聲消除的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理，得到輸出結(jié)果。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述輸出結(jié)果為掩膜值，所述打斷模塊具體用于：

依據(jù)所述掩膜值和所述第二語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行掩膜處理，以得到目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)；

基于所述目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)對(duì)所述電梯進(jìn)行語(yǔ)音打斷。