[发明专利]一种适用于语音信息的智能交互方法

权利要求书

1.一种适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，包括：

接收移动终端发送的语音信息，所述移动终端在检测到唤醒词时通过内部设置的麦克风采集所述语音信息；

对所述语音信息进行增强处理；

利用预先搭建好的语音识别模型对经过增强处理的所述语音信息进行辨识，切换到对应的业务服务模式，所述语音识别模型采用双向长短时记忆神经网络作为底层模型进行搭建；

在当前业务服务模式下确定业务内容，并根据所述业务内容办理对应的流程或服务。

2.根据权利要求1所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述对所述语音信息进行增强处理具体包括：

对所述语音信息进行回波消除；

利用波束形成算法增强声源方向的语音信息；

采用混响消除方法抑制所述语音信息的混响；

通过后置滤波消除所述语音信息的残留噪声；

通过自动增益算法调节所述语音信息。

3.根据权利要求1所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述移动终端通过内置的麦克风阵列采集所述语音信息，所述麦克风阵列采集所述语音信息具体为：

所述麦克风阵列中的每个麦克风通过矢量协方差矩阵获得被测环境中的混合音频信号的估计值。

4.根据权利要求3所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述矢量协方差矩阵的公式具体为：

式中，R_xx表示被测环境中的混合音频信号的矢量协方差矩阵估计值，X(m)表示第m个麦克风采集到的混合音频矩阵，X^H(m)表示第m个麦克风采集到的混合音频矩阵的转置矩阵。

5.根据权利要求2所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述波束形成算法具体包括：LMS算法和DMI算法。

6.根据权利要求5所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述LMS算法的公式具体为：

W(n+1)＝W(n)+2μe(n)X(n)

其中，e(n)为期望输出与滤波器实际输出之间的误差，X(n)为输出信号，μ为步长，W为初始加权矢量。

7.根据权利要求5所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述DMI算法的公式具体为：

式中，是向量X(k)自相关矩阵的估计，是向量X(k)和期望信号估计的互相关向量的估计，N₁和N₂分别为观察时间的上限和下限。

8.根据权利要求1所述的适用于语音信息的智能交互方法，其特征在于，所述移动终端具体为：智能手机、笔记本电脑或者平板电脑中的一种。