[发明专利]一种处理语音奇异数据并修正的方法

说明书

本发明属于语音数据修正处理技术领域，特别提供了一种处理语音奇异数据并修正的方法。本奇异数据修正方法的具体步骤为：步骤1：根据滤波曲线判断阈值；步骤2：根据检测语音原始实验数据，进行筛选，筛选出奇异数据疑似点；步骤3：判断奇异数据疑似点是否满足阈值范围，判定此数据是否为奇异数据；步骤4：对判定为奇异数据的数据点进行修正，得出修正后的数据组。本方法提出的奇异性度量指标是基于线性拟合的，更好的兼顾保留信号与滤除奇异点，解决了奇异值滤波法数据代入后存在不可调和的矛盾，导致奇异数据点判定不准确，引起过度滤波或奇异数据大量残留导致信号失真的问题。

技术领域

本发明属于语音数据修正处理技术领域，特别提供了一种处理语音奇异数据并修正的方法。

背景技术

语音设备运行过程中，尤其是启动射频电路和启动网络通讯时，存在较大的电噪声。电噪声会影响语音数据的准确性，并且现场采集的数据量庞大，致使原始数据存在错误等情况的数据问题(通常为信号奇异点)，这对后期进行数据处理带来严重的影响，甚至会使实验分析完全背离预期效果。

现有电噪声处理办法是对声音数据进行奇异值滤波，奇异值滤波现有做法有：1.限幅滤波；2.中值滤波；3.基于拉伊达准则滤波；4.IIR数字滤波器滤波法；5.FIR数字滤波器滤波法等。

以上方法均存在共同的缺点：没有考虑信号的变化趋势，数据代入后存在不可调和的矛盾，即算法所用数据点数越多，则信号损失越大，算法所用数据点数越少，奇异点判别越不准，导致滤波数据处理过程中经常出现过度滤波或奇异数据大量残留的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种处理语音奇异数据并修正的方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种处理语音奇异数据并修正的方法，包括：

步骤1：根据滤波曲线判断阈值；

步骤2：根据检测语音原始实验数据，进行筛选，筛选出奇异数据疑似点；

步骤3：判断奇异数据疑似点是否满足阈值范围，判定此数据是否为奇异数据；

步骤4：对判定为奇异数据的数据点进行修正，得出修正后的数据组。

进一步地，步骤1中，通过观察不同阈值下的滤波曲线图，选择抗奇异效果良好的点，选取为数据比对阈值ρ。

进一步地，步骤2中，筛选奇异数据疑似点的方法如下：

1)将语音原始实验数据采集的振动信号矩阵进行奇异值分解，分为n个检测数据，创建语音检测数据的序号数组X和语音检测数据值数组Y，创建空数组H和F；

2)对数组H和F赋值：H＝X、F＝Y(用于保存数组X、Y的原始数据)；

3)判断初始数据数组Y的Σ值是否大于阈值ρ；

数组Y的Σ值，求值方法如下：

求出X、Y两组数组的平均值：

根据最小二乘法估计斜率k的线回归性方程：

求得截距b的线性回归方程：

拟合线性回归方程：

求残差平方和Σ：

若初始Σ值不大于阈值ρ，则代表数据组非奇异值疑似点，直接输出非奇异值疑似点数据数组Y及与其对应的序号数组X，循环结束；

若初始Σ值大于阈值ρ，则代表数据数组Y内存在奇异值疑似点；