[发明专利]一种基于食品安全语料数据的语音匹配方法在审
申请号: | 201610009314.7 | 申请日: | 2016-01-07 |
公开(公告)号: | CN105741842A | 公开(公告)日: | 2016-07-06 |
发明(设计)人: | 郑丽敏;黄斌;杨璐;王炳蔚 | 申请(专利权)人: | 中国农业大学 |
主分类号: | G10L15/26 | 分类号: | G10L15/26;G10L25/51 |
代理公司: | 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 | 代理人: | 董琪 |
地址: | 100193 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 食品安全 语料 数据 语音 匹配 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于食品安全语料数据的语音匹配方法,尤其是一种针对食品安全领域的语音匹配方法。
背景技术
随着经济的不断发展,食品安全问题表现的尤为突出,每年我国因食品安全事件造成的损失日益严重,食品安全事件已成为我国高度重视的重大安全事件。
伴随着网络的快速发展,传统的新闻报道也大量的出现在网络中,语音数据作为传统的新闻载体,承载了广泛的信息量,从广泛的音频数据中挖掘出有意义的食品安全信息显得尤为重要。传统的识别方法大多数针对文本进行,音频类的数据常常优先转换为文本信息,在进行匹配识别,匹配速度较慢,本发明针对食品安全方面的音频数据,实现方便、快捷的基于语音的匹配方法。
发明内容
本发明公布了一种基于食品安全语料数据的语音匹配方法,主要实现了对音频数据的语义识别过程。
本发明采用以下技术方案:一种基于食品安全语料数据的语音匹配方法,所述语音匹配方法,包括音频信号的预处理、语音信号的特征提取、食品安全语料库的构建、基于一种改进的DTW语音识别算法。
音频信号的预处理,采用谱减法去噪、一阶滤波器进行预加重处理和使用汉明窗加窗分帧。
语音信号的特征提取采用倒谱方法提取基频,按原则归并特征序列,语音信号的特征通过梅尔倒频参数(MFCC)及其一阶差分系数提取。
所述食品安全语料库,食品分类标准参照GB2760-2014标准,将食品主要分为肉蛋奶三个大类,一百多个小类,这些关键词是对这三大类的详细分类,语料库还包含食品添加剂、食品违禁项等相关的关键词。构建一个评价公式,对每个识别的音频进行一个评价。根据这个评价得分的高低来判断这一个音频与食品事件的相关程度。
所述语音识别算法为基于动态时间规整(DWT)的改进算法,不断地计算两矢量之间的距离以寻找最优的匹配路径。同时建立多个模型以提高匹配成功率。
本发明使用食品安全语料库完成音频数据的语音匹配过程,较文本匹配方式更为快捷、方便,且准确率较高,设置音频数据与食品事件的关联度评分,可以准确的评价音频与食品的相关程度。本发明可以作为先进的技术运用于食品检测等领域。
附图说明
图1为本发明的技术路线
图2为本发明Mel频率与实际频率的对应转换关系图
具体实施方式
本发明使用一种基于食品安全语料数据的语音匹配方法,对音频进行预处理,提取语音信号的特征,构建食品安全语料库,使用语料库进行匹配。以下就本发明作具体的说明。
本发明包含音频信号的预处理、语音信号的特征提取、食品安全语料库的构建。
附图1示出了本发明的技术路线。
音频信号的预处理包含去噪、预加重、加窗分帧。
去噪采用谱减法进行去噪,减少语音中噪声的干扰。
预加重的目的是提高语音信号的高频部分,使信号的频谱变得平坦,便于后续的分析。预加重使用6dB/倍频程的提高高频特性的预加重数字滤波器实现,它是一个一阶FIR滤波器:
H(z)=1-a*z-1
其中,系数a一般选择[0,9.1]之间的数值,经多次实验分析,本发明选取a=0.9375。
加窗分帧是通过加窗来截取一段语音信号进行分析。同时相邻两帧要设置交叠,称为帧移,本发明采用汉明窗进行加窗分帧,采用256个采样点的窗口长度,帧移位窗口长度的50%,即128个采样点。
特征提取采用梅尔频率倒谱系数作为音频识别特征,Mel频率与实际频率的对应转换关系如图2,公式:
Mel(f)=2595lg(1+f/700)
MFCC系数具体计算如下:
(1)对经过预处理的语音信号求其短时傅里叶变换得到其频谱。
(2)求取它的能量谱,并利用一组三角形滤波器在频域范围内进行滤波;将每个滤波器频带内的能量进行叠加,得到输出。
(3)将滤波器组的输出取对数,得到相对应的对数功率谱,进行反离散余弦变换DCT得到MFCC系数,如下式:
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