[發明專利]移動終端語音分析系統

有效

• 申請號: 202110133543.0
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112750426B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 郭昆;陳文舉;吉鵬云;陳羽中;張鵬;李釩效
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G10L15/02
• 分類號: G10L15/02;G10L15/06;G10L15/16;G10L15/22
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學俊

1.一種移動終端語音分析系統，其特征在于，包括：

數據預處理模塊，對輸入的語音信號進行預處理，轉換成RGB圖像；

語音識別模塊，對預處理得到的RGB圖像大小進行調整，然后輸入神經網絡進行訓練，得到神經網絡模型；待識別的加速度計數據經過預處理和圖像大小調整后輸入訓練后的神經網絡模型，輸出預測結果；

語音重構模塊，實現從加速度信號重構出語音信號的功能；對于輸入的加速度信號頻譜圖，重構模塊內部基于自動編碼器設計的神經網絡會先對其進行處理，經過訓練的神經網絡模型，輸出加速度信號對應的語音信號的頻譜圖，再使用Griffin-Lim算法從語音信號頻譜圖還原出語音信號，達到從加速度信號重構出語音信號的目標。

2.根據權利要求1所述的移動終端語音分析系統，其特征在于，所述語音信號是通過手機加速度計獲取。

3.根據權利要求2所述的移動終端語音分析系統，其特征在于，所述數據預處理模塊的功能具體實現如下：

步驟S1、利用插值法處理加速度計測量數據的不穩定區間；

步驟S2、使用帶通濾波消除重力、硬件和人類活動造成的失真；

步驟S3、將加速度計數據分割為短信號，每段對應一個單詞；

步驟S4、將信號轉換為頻譜圖；

步驟S5、將頻譜圖轉換為RGB圖像。

4.根據權利要求1所述的移動終端語音分析系統，其特征在于，所述語音識別模塊使用DenseNet作為基礎網絡模型，在進行句子是否含有敏感詞的預測時，預處理部分通過滑動窗口的方式對數據進行切割，以保證能夠更準確的找出敏感詞。

5.根據權利要求1所述的移動終端語音分析系統，其特征在于，所述語音重構模塊包括兩個部分，第一個部分是基于自動編碼器設計的神經網絡，第二是Griffin-Lim算法；神經網絡的輸入是加速度信號頻譜圖，輸出是語音信號頻譜圖；經過訓練的神經網絡模型，對于輸入的加速度信號頻譜圖可直接輸出對應的語音信號頻譜圖；神經網絡屬于自動編碼器架構，編碼使用圖卷積，解碼使用圖反卷積，另外，還在神經網絡中加入殘差映射，這樣可以有更深層的神經網絡結構，從而使重構出的語音信號頻譜圖有更高的質量；得到語音信號頻譜圖之后，再使用Griffin-Lim算法來還原出對應的語音信號，實現完整的從加速度信號重構出語音信號的功能。