[发明专利]一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法

权利要求书

1.一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法，其特征是：首先基于深度学习法，针对通信报文、命令词进行模型训练，建立命令词识别模型；其次，将原始语音、受扰语音信号作为输入进行命令词识别，将原始语音识别结果作为正确结果，统计受扰语音的识别准确率；最后，通过识别准确率与主观评估值之间的映射关系曲线，将识别准确率转换为主观评估值，并确定干扰等级和干扰效果；具体实施步骤如下：

步骤一：建立基于深度学习方法的命令词识别模型，在通信对抗的低信噪比环境下，采用基于深度学习框架的命令词的识别，基于GMM-HMM识别的适应性和识别性能，基于前馈型序列记忆网络FSMN(Feed-forward Sequential Memory Network)建立命令词识别模型，通过语音特征层面引入中文调型、建模方案上采用数字独立整字建模、识别解码采用多遍解码架构的方法提高低信噪比环境下的识别率，基于不同信噪比的训练数据集对模型进行训练；

要求安静环境下识别准确率优于92％，在测试集上主客观评估的相关系数优于0.90；

步骤二：统计受扰语音的识别准确率，将原始语音信号的识别结果或者原始的语音文本作为正确结果，将受扰语音输入训练好的命令词识别模型，得到对应的识别结果；将受扰语音的识别结果与正确结果进行比对，统计受扰语音的识别准确率，识别准确率定义为：

其中：N表示参与测试的所有词数量；I表示插入错误的词数量；D表示识别结果相对于标注的正确结果发生的删除错误的词数量；S表示发生替换错误的词数量；

步骤三：建立识别准确率与主观评估值的映射，针对不同类型干扰、不同信噪比，根据受扰语音的识别准确率，将识别准确率映射为主观评估的干扰等级分，确定干扰等级和干扰效果。