[发明专利]基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统

权利要求书

1.基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统，它包括回声抵消模块、声源寻踪模块、去噪模块和语音识别购票模块；

其中回声抵消模块通过估计回声路径的特征参数，产生一个模拟的回音路径，得出模拟回声信号，从接收信号中减去该信号，实现回声抵消；

其中声源寻踪模块包括基座、电动转轴和面板，所述电动转轴安装在基座上，面板安装在电动转轴上，面板在电动转轴的带动下180°转动，面板上且位于同一水平线从左到右等距安装有三个收音器分别为a、b、c，其瞬时音量分别为Ya、Yb、Yc，当Ya大于Yb时电动转轴向左转，当Yb小于Yc时电动转轴向右转，面板上还设置有扬声器；

其中去噪模块按一定的采样频率，即每个一小段时间，测得模拟信号的模拟电压值，通过采样时测的的模拟电压值，进行分级量化，按整个电压变化的最大幅度划分成几个区段，把落在某区段的采样到的样品值归成一类，并给出相应的量化值，根据采样频率和量化值通过小波去噪法得到去噪后的声音数据；其中采样频率是指将模拟声音波形数字化后每秒钟所抽取的声波幅度的样本次数；

语音识别购票模块对输入的原始语音数据进行断电检测、语音分帧和预加重处理，然后使用Mel倒谱系数取出语音数据中冗余信息，采用隐马尔可夫模型模拟人的语音过程，采用N-gram模型通过词汇出现先后顺序的概率计算概率最大的单次序列，根据已经训练好的声学模型、语音模型或者字典建立一个由语音因素组成的有向网络并寻找到最佳路径，也就确定了识别的文字信息，而后通过现有的购票平台模糊查询文字信息所对应的路线以及价格，通过语音和显示屏两种方式反馈给旅客。

2.根据权利要求1所述的基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统，其特征在于：所述采样频率为5-11kHz。

3.根据权利要求1所述的基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统，其特征在于：所述小波去噪法应用小波分解与重构的方法，去噪具体步骤是：根据需要，将含有噪声信号在某一尺度下分解到不同的频带内，然后再将噪声所处的频带置零或直接提取有用信号所在的频带，进行小波重构，从而达到去噪的目的。

4.根据权利要求1所述的基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统，其特征在于：所述模糊查询方法为：查询旅客输入的起始地和目的地最近的地铁站点作为起始站和终点站，计算价钱并将价钱信息输出，查询这两个站点之间所有地铁线路，查询出两站点之间所有线路的中转站，将这些中转站放入一个一维数组中，查询从起始站点到达中转站的所有地铁线路，将线路信息中的线路名称、起始和中转站名称以及两站点之间的站点个数存入一个二维数组，在查询从中转站到目的地站点的所有地铁线路，将线路信息中的线路名称、中转站和目的站点名称以及两站之间的站点个数存入另一个二维数组，判断两组路线之间是否存在相同站点，相同站点也就是中转站，将转乘信息输出。

5.根据权利要求4所述的基于多模态语音交互模型的地铁智能语音购票系统，其特征在于：所述模糊查询方法中还包括最短线路查询算法，对站点之间的个数加入一段比较站点个数的代码，通过三个临时变量用于记录所有线路中最短路径，通过临时变量记录下来的信息在输出数组中对应位置输出。