[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有效
申请号: | 202110746311.2 | 申请日: | 2021-07-01 |
公开(公告)号: | CN113593551B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 董树理;王建路;崔建岭;王岩;赵琳锋;刘敏;王琼;孙丹辉;徐娜娜 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军63892部队 |
主分类号: | G10L15/22 | 分类号: | G10L15/22;G10L15/14;G10L15/26 |
代理公司: | 洛阳市凯旋专利事务所(普通合伙) 41112 | 代理人: | 林志坚 |
地址: | 471000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 命令 识别 语音 通信 干扰 效果 客观 评估 方法 | ||
本发明属于电子对抗技术领域,公开的一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法,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;本发明解决了低信噪比条件下语音通信干扰效果客观评估中同步困难、主客观评估相关系数低的难题,对传统的人机交互系统能够形成很好的补充,有利于改善操作者的交互体验,提高人机工效。
技术领域
本发明属于电子对抗技术领域,提出了一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法,适用于低信噪比、复杂环境下语音通信干扰效果的评估与鉴定。
背景技术
语音通信是通信设备的主要通信方式之一。语音通信干扰效果评估是通信和通信对抗设备性能测试的主要内容,评估方法的性能和效率直接影响通信和通信对抗装备的性能评价和测试效率。
语音通信干扰效果客观评估是建立在原始语音信号和被干扰语音信号的数学对比上的,通过对语音信号波形的特性和物理参数的测量预测语音的干扰效果。一般说来,希望客观评估方法能给出与主观评估方法相同的结果,或者寻找客观评估算法,使其在相当宽的范围内都能很好地接近主观评估的性能。客观评估具有方便快捷、省时省力的优点,尤其是在对通信和通信对抗设备进行大规模、成体系评测时优势更为明显,客观评估在语音干扰效果评估中可以解决完全靠人工判读所带来的主观评估偏差大的问题,可以在通信及通信对抗性能测试中发挥重要的作用。
命令词识别主要是针对孤立词、行业术语、通信报文、短句等特定使用环境的语音进行识别。命令词识别具有高效性、自然性、灵活性、敏感性、信息呈现快等特点,如果能够将命令词识别技术用于相关测试场景,就可以发挥命令词识别这些特点中的优势。通过命令词识别技术实现操作者指令语音识别,对传统的人机交互系统能够形成很好的补充,有利于改善操作者的交互体验,提高人机工效。
发明内容
为解决低信噪比条件下语音通信干扰效果客观评估中同步困难、主客观评估相关系数低的难题,本发明提供一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法。本方法适用低信噪比、存在干扰情况下的语音通信干扰效果客观评估,具有良好的适应性和可信度。
为实现上述发明目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于命令词识别的语音通信干扰效果客观评估方法,首先基于深度学习方法,针对通信报文、命令词等进行模型训练,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。
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识别方法较基于GMM-HMM等识别方法可以取得更好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等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:
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