[发明专利]一种用于语音识别过程的回声消除方法及装置

说明书

本发明公开了一种用于语音识别过程的回声消除方法，包括以下步骤：麦克风用于接收近端用户声音和远端扬声器的声音，并形成第一模拟信号，第一模拟信号通过AD转换器将转换成数字信号，该数字信号经语音状态检测模块、滤波控制模块、自适应滤波器、回音消除模块、误差校准模块、残余回声截取模块以及第二非线性处理模块等模块多次回音消除处理之后，发送至扬声器。本发明能有效对麦克风采集的回声进行消除，从而能保证在进行语音识别时语音的准确性，从而提高语音识别的精准性，能有效解决现有技术中在数字域消除噪声的缺陷，提高回声消除的质量，从而能在无音腔进行高效隔离以及不降低提示音音量的情况下准确的进行语音识别。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种用于语音识别过程的回声消除方法及装置。

背景技术

语音识别是一门交叉学科，近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场，人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域，语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一，语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术，语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。

现在的语音识别过程中，通过麦克风将用于的声音进行采集，从而进行分析判断并作出反馈，与用户进行交互，但是实际情况下麦克风除了收到用户的语音信息外，也收了音响播放出的声音或者语音提示。就需要将这些回声消除，再进行语音识别，从而保证语音识别的准确性，现有的技术中：一种情况是在静音的环境中进行语音识别，这种方法牺牲了用户的体验；另一种情况是对设备上的麦克进行非常好的声音隔离，这种方法对音响的音腔材料的隔音性能具有较高的要求，且对于低音也不会有好的效果，为此，我们提出了一种用于语音识别过程的回声消除方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的解决现有技术中存在的问题，提出一种用于语音识别过程的回声消除方法及装置。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种用于语音识别过程的回声消除方法，包括以下步骤：

一种用于语音识别过程的回声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1麦克风用于接收近端用户声音和远端扬声器的声音，并形成第一模拟信号，AD转换器将所述第一模拟信号转换成数字信号并将其传送至语音状态检测模块和滤波控制模块；

S2所述语音状态检测模块对近端用户声音和远端扬声器的声音进行采样，并根据近端用户声音样本和远端扬声器声音样本的短时能量估计值确定当前语音识别的通话状态信息，所述NLMS控制器能根据通话状态信息对FIR滤波器进行系数配置，所述FIR滤波器对所述远端声音样本进行初步处理，处理后的远端样本信息传递回语音状态检测模块；

S3经过所述语音状态检测模块处理后的声音信号传递至滤波控制模块中与数字信号一起传递至自适应滤波器中，经过步长调整模块、系数调整模块和帧长调整模块的处理后再次传送回所述自适应滤波器中，并经过自适应滤波器传递至回音消除模块进行回音消除；

S4、经所述回音消除模块处理后的数字信号传递至误差校准模块，所述误差校准模块将其再次传递至自适应滤波器中，经过所述步长调整模块、系数调整模块和帧长调整模块的处理后再次经所述自适应滤波器传递回所述误差校准模块；