[发明专利]一种基于车内噪声监测的语音提醒装置

权利要求书

1.一种基于车内噪声监测的语音提醒装置，其特征在于，包括：

噪声检测模块，用于监测车内噪声分贝值，当车内噪声分贝值达到阈值时启动语音过滤模块；还用于检测语音过滤模块发送的人声分贝值；

语音过滤模块，用于获得车内噪音过滤后得到的人声；所述语音过滤模块中包含：预处理器、人声检测端、噪声过滤端；

所述预处理器，用于清除频率小于80Hz或频率大于1200Hz的信号，再将处理后的信号送入人声检测端；

所述人声检测端，用于使用小波去噪算法对剩余信号进行分析，去除多余环境噪声；得到人声余留信号；

所述噪声过滤端，将余留的信号进行区分编码，送入噪声检测模块；所述区分编码为对人声分贝值进行阈值区分；

语音提醒模块，用于当噪声检测模块检测语音过滤模块发送的人声分贝值超过阈值时，播报信息，提醒车内乘客降低说话音量。

2.根据权利要求1所述的基于车内噪声监测的语音提醒装置，其特征在于，所述人声检测端去除多余环境噪声；得到人声余留信号的具体步骤如下：

步骤一：对预处理后的信号进行小波变换，得到各个尺度上的小波系数；

步骤二：对各个尺度的小波系数进行软阈值函数处理，得到原始信号小波系数的估计值；

步骤三：利用处理后的小波系数通过小波反变换得到去噪后的信号；

具体如下：

设N点离散含噪信号为：

f(t)＝s(t)+n(t)(1)

其中s(t)为原始信号,n(t)是方差为σ²的高斯白噪声,服从N(0,σ²)；

在每一尺度j上,把信号S分解为

其中J为最佳尺度,h_j和g_j分别表示h和g中每相邻两系数间插入2j-1个零点构成的新的滤波器；假设原始信号有N个非零采样点,则该算法的时间复杂度和空间复杂度均为O(J·N)；相应地,小波快速重构算法为

首先,对含噪声信号f(t)利用式(2)进行小波分解,得到小波系数w_j,k；

其次,令λ_j＝σ(2log_aN)^1/2/ln(j+1),由式(4)定义w_j,k,从而得到一组估计小波系数；

最后,对w_j,k利用式(3)进行重构,便可得到f(t)的估计值。