[发明专利]一种自学习语音识别系统的构建装置和构建方法

权利要求书

1.一种自学习语音识别系统的构建装置，应用于所述语音识别系统中，所述语音识别系统包括麦克风和应用有所述构建装置的语音识别模块，所述麦克风和所述语音识别模块连接，其特征在于，所述构建装置包括：

一分析单元，用于将所述麦克风的输出信号进行分析以得到多个信号参数；

一识别单元，与所述分析单元连接，根据所述信号参数判断所述输出信号是否为预设的激活语音；

所述识别单元为神经网络，所述神经网络包括：

第一计算单元，用于根据多个序列的信号参数输出第一输出参数；

第二计算单元，用于根据多个序列的信号参数输出第二输出参数；

第三计算单元，用于根据对应序列的信号参数输出第三输出参数；

第四计算单元，用于根据对应序列的信号参数输出第四输出参数；

隐层，包括多个第一节点，每个所述第一节点均与所述第一计算单元、所述第二计算单元、所述第三计算单元和所述第四计算单元连接，每个所述第一节点设置一个所述激活语音的一个特征信息，所述第一节点接收并判断所述第一输出参数、所述第二输出参数、所述第三输出参数和所述第四输出参数是否符合对应的所述特征信息，并将判断结果输出；

输出层，包括多个第二节点，每个所述第二节点与每个所述第一节点连接，每个所述第二节点设置对应的一个激活语音，根据所述判断结果判断所述输出信号是否符合所述激活语音。

2.如权利要求1所述的自学习语音识别系统的构建装置，其特征在于，所述输出信号为波形信号。

3.如权利要求1所述的自学习语音识别系统的构建装置，其特征在于，所述分析单元将每个类型的信号参数依次保存到对应的序列中，并将每个所述序列的所述信号参数输出到所述识别单元中。

4.如权利要求3所述的自学习语音识别系统的构建装置，其特征在于，所述信号参数的类型包括波谷、波峰、以及相邻的所述波谷和所述波峰之间的间隔时间。

5.如权利要求4所述的自学习语音识别系统的构建装置，其特征在于，

所述第一输出参数为包络值；和/或

所述第二输出参数为相邻的所述波谷和所述波峰组成的波沿的数量；和/或

所述第三输出参数为相邻的两个所述波谷的差；和/或

所述第四输出参数为相邻的两个所述波峰的差。

6.如权利要求5所述的自学习语音识别系统的构建装置，其特征在于，

所述第一计算单元通过所述波谷、所述波峰和所述间隔时间进行计算得到所述包络值；和/或

所述第二计算单元通过所述波谷和所述波峰进行计算得到相邻的所述波谷和所述波峰组成的所述波沿的数量；和/或

所述第三计算单元通过所述波谷进行计算得到相邻的两个所述波谷的差；和/或

所述第四计算单元通过所述波峰进行计算得到相邻的两个所述波峰的差。

7.一种自学习语音识别系统的构建方法，应用于所述语音识别系统中，所述语音识别系统包括麦克风和应用有构建装置的语音识别模块，所述麦克风和所述语音识别模块连接，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：

步骤S1，将所述麦克风的输出信号进行分析以得到多个信号参数；

步骤S2，根据所述信号参数判断所述输出信号是否为预设的激活语音；

所述步骤S2中，提供一神经网络，通过所述神经网络判断所述输出信号是否为预设的激活语音；

所述神经网络包括：

第一计算单元，用于根据波谷、波峰和间隔时间输出包络值；

第二计算单元，用于根据所述波谷和所述波峰输出相邻的所述波谷和所述波峰组成的波沿的数量；

第三计算单元，用于根据所述波谷输出相邻的两个所述波谷的差；

第四计算单元，用于根据所述波峰输出相邻的两个所述波峰的差；

隐层，包括多个第一节点，每个所述第一节点均与所述第一计算单元、所述第二计算单元、所述第三计算单元和所述第四计算单元连接，每个所述第一节点设置一个所述激活语音的一个特征信息，所述第一节点接收并判断所述包络值、所述波沿的数量、相邻的两个所述波谷的差和相邻的两个所述波峰的差是否符合对应的所述特征信息，并将判断结果输出；

输出层，包括多个第二节点，每个所述第二节点与每个所述第一节点连接，每个所述第二节点设置对应的激活语音，根据所述判断结果判断所述输出信号是否符合所述激活语音；

所述步骤S2包括以下步骤：

步骤S21，通过所述波谷、所述波峰和所述间隔时间进行计算得到所述包络值；和

通过所述波谷和所述波峰进行计算得到相邻的所述波谷和所述波峰组成的所述波沿的数量；和

通过所述波谷进行计算得到相邻的两个所述波谷的差；和

通过所述波峰进行计算得到相邻的两个所述波峰的差；

步骤S22，每个所述第一节点接收并将判断所述包络值、所述波沿的数量、相邻的两个所述波谷的差和相邻的两个所述波峰的差是否符合所述特征信息，并将判断结果输出；

步骤S23，每个所述第二节点根据所述判断结果判断所述输出信号是否符合所述激活语音，并输出判断结果。