[发明专利]一种语音流畅度检测方法及装置

权利要求书

1.一种语音流畅度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集语音样本信号，并为所述语音样本信号打上语义标签，建立训练样本集；

采用所述训练样本集对神经网络进行训练，得到语音识别模型；

采集待测语音信号，并对所述待测语音信号进行预处理；

提取预处理后的语音信号的特征向量，将所述特征向量输入所述语音识别模型，得到对应的语义文字信息；

计算所述语义文字信息在语料库中出现的概率，判断所述概率是否低于设定阈值，如果是，则语音不流畅，否则语音流畅。

2.根据权利要求1所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，所述训练样本集为THCHS30数据集，所述神经网络为WaveNet深度网络，神经网络训练采用CTC损失函数。

3.根据权利要求1所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，对所述待测语音信号进行预处理，具体为：

对所述待测语音信号进行帧切割，得到多帧分段语音信号；

采用滤波器过滤各帧所述分段语音信号中干扰噪声；

采用高频滤波器对所述分段语音信号中高频部分进行预加重。

4.根据权利要求1所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，提取预处理后的语音信号的特征向量，具体为：

采用梅尔频率倒谱系数提取预处理后的语音信号的MFCC特征，作为所述特征向量。

5.根据权利要求1所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，计算所述语义文字信息在语料库中出现的概率，具体为：

对所述语义文字信息进行分词处理；

计算每一分词在语料库中的条件概率；

结合各分词的条件概率，得到所述语义文字信息在语音中出现的概率。

6.根据权利要求5所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，计算每一分词在语料库中的条件概率，具体为：

其中，p(w_m|w_m-1)为语料库的句子中出现分词w_m-1的条件下，在分词w_m-1后出现分词w_m的概率，p(w_m,w_m-1)为语料库的句子中在分词w_m-1后出现分词w_m的概率，p(w_m-1)为语料库的句子中出现分词w_m的概率。

7.根据权利要求5所述的语音流畅度检测方法，其特征在于，结合各分词的条件概率，得到所述语义文字信息在语音中出现的概率，具体为：

其中，p(W)为语义文字信息在语音中出现的概率，p(w_m|w_m-1)为语料库的句子中出现分词w_m-1的条件下，在分词w_m-1后出现分词w_m的概率，M为分词的总数。

8.一种语音流畅度检测装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的语音流畅度检测方法。

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的语音流畅度检测方法。