[发明专利]基于语音信号的特征提取方法、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种基于语音信号的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

对带噪语音信号进行时域到频域的转换，得到所述带噪语音信号的频域信号；

对所述频域信号进行梅尔滤波处理，得到所述频域信号的梅尔功率谱值；

对所述梅尔功率谱值进行降噪，获得降噪后的梅尔功率谱值；

根据所述降噪后的梅尔功率谱值进行语音识别，获得对应所述带噪语音信号的语音特征；

其中，所述对所述梅尔功率谱值进行降噪，获得降噪后的梅尔功率谱值，包括：

计算所述频域信号的信号功率谱；

对所述信号功率谱进行噪声估计，获得噪声估计值；

根据所述噪声估计值对所述梅尔功率谱值进行噪声抑制，获得降噪后的梅尔功率谱值；

所述根据所述降噪后的梅尔功率谱值进行语音识别，获得对应所述带噪语音信号的语音特征，包括：

对所述降噪后的梅尔功率谱值求取自然对数，得到Fbank值，所述Fbank值作为语音特征用于送入语音识别引擎进行语音识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述频域信号进行梅尔滤波处理，得到所述频域信号的梅尔功率谱值，包括：

将计算得到的所述信号功率谱经梅尔滤波器组进行梅尔滤波处理，得到所述频域信号的梅尔功率谱值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述信号功率谱进行噪声估计，获得噪声估计值，包括：

对所述信号功率谱进行计算，获得设定时间内的带噪功率最小值；

将所述带噪功率最小值确定为噪声估计参考值；

对所述噪声估计参考值进行补偿，获得所述噪声估计值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述噪声估计值对所述梅尔功率谱值进行噪声抑制，获得降噪后的梅尔功率谱值，包括：

根据所述噪声估计值确定所述梅尔功率谱值的第一增益值；

对所述第一增益值进行谱间平滑处理，获得第二增益值；

利用所述第二增益值对所述梅尔功率谱值进行降噪处理，获得降噪后的梅尔功率谱值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述噪声估计值确定所述梅尔功率谱值的第一增益值，包括：

根据所述噪声估计值对所述梅尔功率谱值进行后验信噪比计算，获得后验信噪比；

根据所述后验信噪比进行先验信噪比计算，获得先验信噪比；

根据所述先验信噪比进行增益值计算，获得对应所述梅尔功率谱值的所述第一增益值。

6.一种基于语音信号的特征提取设备，其特征在于，所述设备包括：

转换模块，用于对带噪语音信号进行时域到频域的转换，得到所述带噪语音信号的频域信号；滤波模块，用于对所述频域信号进行梅尔滤波处理，得到所述频域信号的梅尔功率谱值；

降噪模块，用于对所述梅尔功率谱值进行降噪，获得降噪后的梅尔功率谱值；

识别模块，用于根据所述降噪后的梅尔功率谱值进行语音识别，获得对应所述带噪语音信号的语音特征；

其中，所述降噪模块包括计算子模块、噪声估计子模块和噪声抑制子模块；

所述计算子模块，用于计算所述频域信号的信号功率谱；

所述噪声估计子模块，用于对所述信号功率谱进行噪声估计，获得噪声估计值；

所述噪声抑制子模块，用于根据所述噪声估计值对所述梅尔功率谱值进行噪声抑制，获得降噪后的梅尔功率谱值；

所述识别模块，还用于对所述降噪后的梅尔功率谱值求取自然对数，得到Fbank值，所述Fbank值作为语音特征用于送入语音识别引擎进行语音识别。

7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述滤波模块，包括：

滤波子模块，用于将计算得到的所述信号功率谱经梅尔滤波器组进行梅尔滤波处理，得到所述频域信号的梅尔功率谱值。

8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1-5任一项所述的基于语音信号的特征提取方法。