[发明专利]一种基于语音识别的迭代去噪方法和芯片

说明书

本发明公开一种基于语音识别的迭代去噪方法和芯片，包括：步骤1：确定目标语音信号及其目标置信度值；步骤2：从噪声数据库中选择与目标置信度值匹配的噪声数据，并控制噪声数据与目标语音信号中未标记的有声帧参与预去噪处理；步骤3：判断所述预去噪处理结果是否大于所述预定阈值，是则进入步骤4，否则进入步骤5；步骤4：将所述预去噪处理结果对应的有声帧标记为所述目标语音信号中已去噪的有声帧；步骤5：判断所述预去噪处理结果的置信度值与所述目标置信度值的差值绝对值是否小于一个置信度阈值，是则将所述预去噪处理结果对应的有声帧标记为所述目标语音信号中已去噪的有声帧；否则调整所述目标置信度值，再返回所述步骤2。

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种基于语音识别的迭代去噪方法和芯片。

背景技术

现有的移动机器人（比如清洁机器人中的扫地机器人、擦窗机器人、拖地机器人等机电一体化设备）在工作过程中会产生的噪音，虽然市面上流通的语音拾取设备虽然可以对用户发出的语音信号进行语音拾取，但是在对用户发出的语音信号进行拾取的同时，通常也会将对机器人工作过程中会产生的噪音进行语音拾取，使得设备拾取到的语音信号中夹杂着大量的外界噪声，相应的语音识别准确度不高，这将严重影响机器人对外界语音（有效信号）的识别，并且基于语音的解释而做出逻辑判定（例如执行相关的路径规划）。

现有技术中，在语音信号的前端去噪的方法一般为，根据语音信号分类的结果，选择合适的语音信号，而抑制不符合要求的语音信号，但对语音信号分类的方法较为复杂，不仅降噪不彻底，而且语音识别效率不高，总有剩余的语音帧未被处理，影响语音识别的效果。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明提出以下技术方案：

一种基于语音识别的迭代去噪方法，该迭代去噪方法包括：步骤1：从麦克风阵列获取的语音信号中确定目标语音信号，相应地获取目标置信度值；步骤2：从噪声数据库中选择与目标置信度值匹配的噪声数据，并控制噪声数据与目标语音信号中未标记的有声帧参与预去噪处理，以获得与噪声数据对应的预去噪处理结果；步骤3：判断所述预去噪处理结果是否大于所述预定阈值，是则进入步骤4，否则进入步骤5；步骤4：将所述预去噪处理结果对应的有声帧标记为所述目标语音信号中已去噪的有声帧；步骤5：判断所述预去噪处理结果的置信度值与所述目标置信度值的差值绝对值是否小于一个置信度阈值，是则将所述预去噪处理结果对应的有声帧标记为所述目标语音信号中已去噪的有声帧；否则调整所述目标置信度值，再返回所述步骤2；其中，目标语音信号包含与控制指令相关联的有声帧。所述迭代去噪方法通过对所述预去噪处理结果两次判断，全面地处理掉所述目标语音信号中各个有声帧，有利于去噪的彻底性和提高语音去噪的准确性。

进一步地，所述步骤1具体包括：通过语音引擎识别所述麦克风阵列中所获取的语音信号的有声帧，当有声帧的信噪比数值大于预定信噪比阈值时，将该有声帧对应的语音信号确定为所述目标语音信号，然后从所述有声帧中提取出相应所述目标语音信号的目标置信度值，其中，所述有声帧包括基于语音识别信号的置信度值和信噪比数值。根据预定信噪比阈值来筛选出目标语音信号，有针对性的对特定的语音信号进行识别处理，提高噪声环境下语音识别的精度。

进一步地，所述步骤2中，所述从噪声数据库中选择与目标置信度值匹配的噪声数据，具体包括：判断所述噪声数据库中是否存在一个与所述目标置信度值的差值绝对值小于预定噪声阈值的预设噪声数据的置信度值，是则确定所述预设噪声数据为所述与所述目标置信度值匹配的噪声数据。根据噪声信号的置信度值与噪声数据库的实时匹配度，选择匹配的预置噪声信号，提高去噪操作的准确性。

进一步地，所述预去噪处理的方法具体包括：先控制所述噪声数据进行反相处理，得到一个反相噪声信号；再控制所述反相噪声信号与所述目标语音信号进行混合叠加，以得到所述与所述噪声数据对应的预去噪处理结果。所述预去噪处理方法简单高效。