[发明专利]返声功能部件、隔音反馈耳机及其应用和隔音反馈方法在审

专利信息
申请号: 201811225396.4 申请日: 2018-10-20
公开(公告)号: CN109451386A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 张娟霞;史文策;杭锦泉;王楚楚;张敏;郝荣;陈犇;郭献章 申请(专利权)人: 东北大学秦皇岛分校
主分类号: H04R1/10 分类号: H04R1/10
代理公司: 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 代理人: 刘美莲;郭防
地址: 066004 河北*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 功能部件 隔音 耳机 反馈 单指向性麦克风 声音放大器 低频噪音 口语学习 声音失真 顺次连接 组成材料 嘈杂环境 返回 接收头 处理器 运放 过滤 口语 佩戴 应用 装载 教室 练习 学生
【说明书】:

本发明公开了一种返声功能部件、隔音反馈耳机及其应用和隔音反馈方法,所述的声功能部件包括顺次连接的单指向性麦克风接收头(1)、声音放大器(2)、AD转换模块(3)、处理器(4)、DA转换模块(5)和音频运放(6)。本发明可以实现在嘈杂环境下只返回用户本身的声音;另外,通过将本发明的返声功能部件装载到普通的耳机中,从而可以实现多个学生在同一间教室内同时练习口语或诵读,避免相互进行干扰,可以同时过滤掉高频、低频噪音,只返回用户本身的声音,不会造成声音失真,且对佩戴方式和耳机的组成材料要求较低;随时可以闹中取静,提高口语学习效率。

技术领域

本发明涉及一种返声功能部件、隔音反馈耳机及其应用和隔音反馈方法,属于耳机技术领域。

背景技术

多个学生在同一间教室内同时练习口语或诵读时,会造成相互干扰而影响学习效果。戴上隔音耳机或耳塞,又会有失真的感觉。在口语自学过程中,与标准读音对照并智能纠正语音的错误,也很关键,但不可能让老师时刻能关注到所有的学生。因此,运用智能耳机解决此类问题,有一定的现实意义。

在现有耳机降噪技术中,主要分为主动降噪和物理隔离两种方案。主动降噪的原理是利用信号处理电路,依靠一个小麦克风对环境噪声取样,然后在耳机中产生一个反相的信号以消除噪声。由于利用小麦克风拾音,不可能采样到100%的信号,也就不能输出100%准确的反相信号,会造成一定的失真,同时对用户本身的语音信号也不进行特殊处理,会一并滤去。耳机被动降噪,也就是用物理隔音的方法,把耳机外的声音尽量隔断,只让耳朵听到耳机中的声音。这种方法,要求耳机包围耳朵形成封闭空间,对佩戴方式和耳机的组成材料要求较高,且也只能阻隔高频噪声,对低频噪声效果不明显。

目前国内外具有隔音回馈和语音纠错功能的耳机类产品都是采用了传统的滤波方案(如名称为一种能听到自己声音的耳机、申请号为201210116161.8的发明专利申请;名称为K歌/唱吧同步监听耳机、申请号为201610522760.8的发明专利申请;名称为一种降噪耳机的测量方法、申请号为201810167336.5的发明专利申请),在返声过程中,主要都是利用正确的声音与噪音相抵消或频率域滤波的方案,在嘈杂环境下无法只返回用户本身的声音,且只能播放正确的读音,无法对用户的朗读进行纠错,还没有一个适合于辅助外语口语训练的耳机。

另外,现阶段,语音识别技术已经取得了实质性的突破,许多成功的语音识别系统相继问世。然而,这些识别系统性能的评测均是在相对安静环境下实现的,当在噪声环境下使用时,它们的性能会急剧下降,甚至无法识别。目前常用的识别方法主要有动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法、矢量量化(vector quantization,VQ)方法和隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)方法。但随着研究的深入,传统语音识别方法的局限性也逐步暴露出来,主要难以解决以下问题:

(1)环境噪声问题。当信噪比下降时,识别错误率成倍增长,而当前的各种抗噪算法,主要是依靠一些频率域方面的滤波器,虽然在一定程度上改善了噪音条件下的识别性能,但是却使得高信噪比条件下错误率有所增加。

(2)口语语音问题。当说话人离开预先设定的文本时,难免产生不流利现象和不符合语法规范现象,发音通常没有朗读语音清晰饱满。这些现象导致了声学模型和语言模型的双重不匹配,从而导致识别率急剧下降。

(3)多说话人问题。当多个说话人同时说话时,传统算法中尚没有一种好的算法可以将重叠部分分离开,也没有一种支持多目标同时解码的语音识别算法。

发明内容

本发明的目的之一在于,提供一种返声功能部件,其可以实现在嘈杂环境下只返回用户本身的声音;

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