[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

说明书

本发明公开了一种基于语音信号的特征值提取方法、设备及计算机存储介质，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。

技术领域

本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种基于语音信号的特征值提取方法、设备及计算机存储介质。

背景技术

语音识别技术是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。语音识别大体上包含前端处理，特征提取等模块。输入的语音数据流经过前端处理，以得到识别结果。

语音降噪用于对输入的带噪语音进行降噪，带噪语音信号作为降噪模块的输入信号，通常先把时域信号变换到频域，然后把频域信号作为降噪模块的输入信号进行降噪，最后再变换到时域。在具有语音处理功能的载体上，通常会包括有语音识别和降噪等其他功能。随着功能的增多，载体的运算的数据量同样会增加，影响内存的占用。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于语音信号的特征值提取方法、设备及计算机存储介质，具有降低运算的数据量的效果。

本发明实施例提供了一种基于语音信号的特征提取方法，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。

在一可实施方式中，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：计算所述频域信号的信号功率谱；将计算得到的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。

在一可实施方式中，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：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。

在一可实施方式中，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。

在一可实施方式中，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。

在一可实施方式中，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。

本发明另一方面提供一种基于语音信号的特征提取设备，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。

在一可实施方式中，所述滤波模块，包括：计算子模块，用于计算所述频域信号的信号功率谱；滤波子模块，用于将计算得到的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。