[發明專利]一種基于自適應濾波的語音識別裝置、方法、設備及介質

有效

• 申請號: 202110411753.1
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113299284B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 王世元;張強強;賀付亮;郭靖;龍正吉;王琳;錢國兵
• 申請（專利權）人: 西南大學
• 主分類號: G10L15/20
• 分類號: G10L15/20;G10L15/22;G10L21/0216;G10K11/178
• 代理公司: 北京酷愛智慧知識產權代理有限公司 11514
• 代理人: 鐘繼蓮

本發明公開了一種基于自適應濾波的語音識別裝置、方法、設備及介質，包括：采集模塊，用于采集說話人的語音信息；預處理模塊，用于對語音信息進行模數轉換并產生語音信號；第一信號增強模塊，用于對語音信號按照基于白噪聲的自適應濾波算法進行濾波、降噪并輸出第一增強信號及第一增強信號對應的第一信噪比；第二信號增強模塊，用于對語音信號按照基于色噪聲的自適應濾波算法進行濾波、降噪并輸出第二增強信號及第二增強信號對應的第二信噪比；比較輸出模塊，輸出比較結果。本發明考慮了白噪聲和色噪聲兩種噪聲的影響，針對性地采用基于白噪聲的自適應濾波算法和基于色噪聲的自適應濾波算法，提高了語音識別的準確度。

技術領域

本發明涉及語音識別技術領域，尤其是一種基于自適應濾波的語音識別裝置、方法、設備及介質。

背景技術

LMS(Least Mean Square)算法的原理為：通過當前時刻濾波器的輸出誤差，輸出信號和濾波器權系數來估算下一時刻可濾波器權系數，最終達到期望輸出信號和實際輸出信號之間的均方誤差最小。RLS(Recursive Least Square)可以進行實時在線估計參數，是一個線性遞推估計器，使當前參數的協方差最小化。Dentino等1979年首先提出了變換域自適應濾波的概念，其基本思想是把時域信號轉變為變換域信號，在變換域中采用自適應算法。

對于強相關的信號，LMS算法的收斂性能降低，這是由于LMS算法的收斂性能依賴于輸入信號自相關矩陣的特征值發散程度，輸入信號自相關矩陣的特征值發散程度越小，LMS算法的收斂性能越好；RLS算法對輸入信號的自相關矩陣的逆進行遞推估計更新，收斂速度快。LMS算法和RLS算法對于統計獨立的高斯白噪聲具有較好的濾波作用，而變換域自適應濾波對于色噪聲濾波方面，濾波效果更好。由于環境的復雜多變性，噪聲并不是一成不變的，需要基于環境的改變選擇更合適的濾波方法。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供了一種基于自適應濾波的語音識別裝置、方法、設備及介質，提高了語音識別的準確度。

第一方面

一種基于自適應濾波的語音識別裝置，包括：

優選地，采集模塊，用于采集說話人的語音信息；

預處理模塊，用于對語音信息進行模數轉換并產生語音信號；

第一信號增強模塊，用于對語音信號按照基于白噪聲的自適應濾波算法進行濾波、降噪并輸出第一增強信號及第一增強信號對應的第一信噪比；

第二信號增強模塊，用于對語音信號按照基于色噪聲的自適應濾波算法進行濾波、降噪并輸出第二增強信號及第二增強信號對應的第二信噪比；

比較輸出模塊，用于比較第一信噪比和第二信噪比并輸出比較結果；

所述比較第一信噪比和第二信噪比并輸出比較結果具體包括：

比較第一信噪比的值是否大于第二信噪比的值，若是，輸出第一信噪比及第一增強信號；若否，輸出第二信噪比及第二增強信號。

優選地，所述基于白噪聲的自適應濾波算法包括以下步驟：

S1、構建目標函數其中，w為均衡器的權向量，u為均衡器的輸入向量，d為期望響應；

S2、構造均衡器的權向量系數的遞推公式：

w(i)＝w(i-1)+ηΦ(i)[d(i)-Φ(i)^Tw(i-1)]

其中，w(i)為權向量系數，η為步長，為均衡器輸入向量u映射到高維特征空間的向量；

S3、根據RKHS理論，在權向量張成的空間做投影，權向量在特征空間展開可得：