[发明专利]一种基于位置信息的语音端点检测方法在审
申请号: | 201710624269.0 | 申请日: | 2017-07-27 |
公开(公告)号: | CN107564546A | 公开(公告)日: | 2018-01-09 |
发明(设计)人: | 魏浩然;龙艳花;冯志民;叶宏;茅红伟 | 申请(专利权)人: | 上海师范大学 |
主分类号: | G10L25/87 | 分类号: | G10L25/87;G10L25/84;G10L25/30;G10L21/0208 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司31225 | 代理人: | 叶敏华 |
地址: | 200234 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 位置 信息 语音 端点 检测 方法 | ||
1.一种基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述方法包括下列步骤:
A1)采集音频,同时获取音频对应的位置信息;
A2)根据步骤A1)得到的音频对应的位置信息,确定音频所处的噪声环境,并选取相应的深度神经网络端点检测模型;
A3)将音频作为输入通过步骤A2)选定的深度神经网络端点检测模型进行端点检测,得到的输出结果作为语音端点的检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述步骤A1)具体为:
A11)通过音频采集装置采集音频;
A12)通过定位装置获取音频对应的位置信息。
3.根据权利要求2所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述定位装置包括GPS定位器。
4.根据权利要求1所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述步骤A1)还包括:通过谱减法对采集的音频进行降噪处理。
5.根据权利要求1所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述深度神经网络端点检测模型的训练过程具体为:
B1)对噪声环境进行划分;
B2)采集不同噪声环境下的音频数据作为训练样本;
B3)分别对不同噪声环境下的训练样本进行深度神经网络训练,得到不同噪声环境下的深度神经网络端点检测模型。
6.根据权利要求5所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述噪声环境包括机场环境、车载环境、展会环境、餐厅环境、街道环境、地铁站环境和火车站环境。
7.根据权利要求5所述的基于位置信息的语音端点检测方法,其特征在于,所述步骤B2)还包括:通过谱减法对样本进行降噪处理。
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