[发明专利]一种机器人秘书智能会议记录方法及系统

权利要求书

1.一种机器人秘书智能会议记录方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.从麦克风接收语音并处理语音，将其转换为文本；

S2.话者识别：

S21.语音活动检测：先对信号进行滤波以去除沉默部分，应用LTSD算法来去除静音部分，其中语音被分割成重叠的帧，并且对于每个帧给出在该帧中存在语音活动的概率的分数，这个概率将被累积，以提取所有的声音活动；

S22.梅尔频率倒谱系数特征提取：

S221.语音被分成长度为L的连续的短时间帧，其中相邻的帧已经重叠R，然后这些帧被汉明窗分隔成多个窗口；对窗口信号应用离散傅里叶变换来计算频谱；

S222.在信号频谱上应用梅尔倒频谱系数，然后根据频谱上的梅尔倒频谱系数应用滤波器组，计算每个存储体下的能量对数，并执行离散余弦变换以获得数组，使用阵列中的第一个k项作为特征；

S23.构造高斯混合模型：对于每个数据点，估计每个高斯产生的概率；修改高斯混合模型的参数，使数据的可能性最大化；

S3.说话者声音的分段：

基于分割的方法应用语音活动检测算法来检测语音和非语音帧，以将记录的声音分段成说话者部分，然后将高斯混合模型应用于每个部分的梅尔频率倒谱系数特征，以识别来自哪个说话人。

2.如权利要求1所述机器人秘书智能会议记录方法，其特征在于，在步骤S1中，当提取声音时，将每段声音分成扬声器的声部，如果最后一个部分是语音，则在中间部分切割，同时将最后一个语音部分结合到下一个部分，并再次处理，最后将分段说话者的声音发送到语音识别服务器，获得结果文本。

3.如权利要求1所述机器人秘书智能会议记录方法，其特征在于，在步骤S23中，高斯混合模型假定属于该模型的特征向量x的概率如下：

其中，

条件是

4.如权利要求1所述机器人秘书智能会议记录方法，其特征在于，在步骤S3中，应用语音活动检测来检测语音和非语音帧，然后相邻帧被级联，并且连续帧与具有无语音帧的语音帧和片段一起形成，具有语音帧和无语音帧的片段如果宽度小于阈值，则被去除。

5.一种机器人秘书智能会议记录系统，其特征在于，基于如上述权利要求1至4中任意一项所述的机器人秘书智能会议记录方法实现。