[發明專利]一種智能電器中的語音指令識別方法及識別系統

在審

• 申請號: 202110075780.6
• 申請日: 2021-01-20
• 公開（公告）號: CN112908310A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 姚長標;周劍揚;杜杉杉;方獻良;黃敏君;李健
• 申請（專利權）人: 寧波方太廚具有限公司
• 主分類號: G10L15/04
• 分類號: G10L15/04;G10L15/22;G10L17/00;G10L17/02;G10L21/0216;G10L25/24
• 代理公司: 寧波誠源專利事務所有限公司 33102
• 代理人: 徐雪波;王瑩

1.一種智能電器中的語音指令識別方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、采用至少兩個單向麥克風組成的具有方向性的陣列麥克風組采集智能電器周圍的原始聲音數據；

S2、獲取各單向麥克風的原始聲音數據，將各原始聲音數據進行指向性波束形成算法合成，得到增益的聲音數據；

S3、對聲音數據進行處理，以獲取聲音數據中對應于語音指令各有效語音片段的首幀語音幀以及尾幀語音幀，進而分割出包括語音指令對應的各有效語音片段的有效語音指令信號；

S4、提取有效語音指令信號的聲紋特征，將有效語音指令信號的聲紋特征與的各聲紋特征進行比對，進而獲取有效語音指令的識別結果。

2.根據權利要求1所述的語音指令識別方法，其特征在于：聲音數據的獲取方法為：將兩個單向麥克風面向用戶使用方向設置在智能電器上，構成具有方向性的陣列麥克風組；

通過麥克風組采集智能電器周圍的原始聲音數據，分別得到音頻采集數據幀frame1和frame2；

對音頻采集數據frame1和frame2進行指向性波束形成算法合成，增強麥克風組正前方設定角度范圍內的聲音信號，并抑制其他方向的噪音信號，得到麥克風組增益的聲音數據frame。

3.根據權利要求2所述的語音指令識別方法，其特征在于：語音指令信號的獲取方法為：

對聲音數據frame的各幀數據進行短時能量檢測；如果聲音數據frame中短時能量未超過設定能量閾值的數據為噪聲數據；

如果聲音數據frame中短時能量超過設定能量閾值的數據為非噪音數據；然后利用高斯模型計算非噪音數據中的各幀數據的六個子頻帶的似然比，同時計算六個子頻帶的似然比之和的和數據；

對于單幀非噪音數據，如果和數據超過設定值，并且其中至少三個自頻帶的似然比大于設定的判決門限值，則判斷該單幀非噪音數據為單幀語音數據；

將第一個檢測出來的單幀語音數據作為首幀語音幀；

如果一個單幀語音數據后的連續N幀數據出現短時能量小于設定能量閾值的情況，則判斷該單幀語音數據為尾幀語音幀，其中N為大于1的自然數；

將聲音數據中首幀語音幀至尾幀語音幀的數據分割出來作為語音指令信號。

4.根據權利要求3所述的語音指令識別方法，其特征在于：獲取語音指令信號的長度，并將該語音指令信號長度與預設的長度閾值范圍進行比較，如果該語音指令信號長度在長度閾值范圍內，則將該語音指令信號作為有效語音指令信號。

5.根據權利要求1至4任一權利要求所述的智能電器中的語音指令識別方法，其特征在于：在智能電器處于指令學習狀態下時，重復采集同一指令內容的原始聲音數據直至獲取到設定數量M組有效語音指令信號的聲紋特征；

有效語音指令信號的聲紋特征的獲取方法為：

對于獲取到的有效語音指令信號，利用MFCC算法對有效語音指令信號進行聲紋特征提取，計算該有效語音指令信號的聲紋特征信噪比并與信噪比閾值進行比較，如果有效語音指令信號的聲紋特征信噪比小于信噪比閾值，則剔除該條有效語音指令信號；如果有效語音指令信號的聲紋特征信噪比大于信噪比閾值，則判斷成功采集到一組有效語音信號的聲紋特征，然后對該條語音指令對應的有效語音信號的聲紋特征組數進行累加，當獲取到該條語音指令對應的有效語音信號的聲紋特征組數達到M時，則將通過DTW算法將該條語音指令對應的M組有效語音信號的聲紋特征兩兩進行比較，如果有一對聲紋特征差異超過差異閾值，則重新進行該語音指令的學習，如果任一對聲紋特征差異均在差異閾值范圍內，則完成該語音指令的指令內容學習，進而形成語音指令聲紋特征庫。