[发明专利]一种基于CSI数据的语音识别方法

说明书

本发明公开了一种基于CSI数据的语音识别方法，包括以下步骤：获取目标用户说话时和静止时的CSI数据并提取目标用户说话时的特征CSI数据；对提取的CSI数据进行多径消除；将CSI数据转换回频域；对CSI数据进行分段；对分段数据进行训练，得到目标用户不同的唇部运动的特征数据；将步骤E中得到的特征数据与特征库中的特征数据进行匹配和识别，实现对用户语音的识别。

技术领域

本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及一种基于CSI数据的语音识别方法。

背景技术

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。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。

现有的语音识别方法通常是基于语音学和声学发展而来的识别方法，其技术方案通常是针对声波进行适当的处理，进行语音的特征提取和匹配识别；现存的基于声学的语音识别方法限于声波本身易衰减、抗干扰能力弱的特点，其识别方法中存在声音特征模糊、抗干扰能力差、对不同声源声音的辨识度低等缺点。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题提供一种基于CSI数据的语音识别方法。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于CSI数据的语音识别方法，包括以下步骤：

A、通过Wi-Fi设备获取目标用户说话时和静止时的CSI数据并提取目标用户说话时的特征CSI数据；

B、对提取的CSI数据进行多径消除；

C、将CSI数据转换回频域；

D、对CSI数据进行分段；

E、对分段数据进行训练，得到目标用户不同的唇部运动的特征数据；

F、将步骤E中得到的特征数据与特征库中的特征数据进行匹配和识别，实现对用户语音的识别。

CSI即信道状态信息，人类的行为动作对无线CSI数据产生了独特的影响，本方案将CSI应用于生物识别技术中，CSI技术已经被应用于室内定位、人类活动检测等多个领域，这些应用的基本思想是，人体不同的行动模式会对CSI的特征产生不同的影响。这种差异可以放大到足以用来识别不同运动的程度。本方法基于CSI数据，通过分析CSI数据提取用户说话时的嘴唇运动特征，针对运动特征进行模型训练和匹配，由于Wi-Fi设备通讯时，本身具有较高的抗干扰能力，并且相对于声波，电磁波在空间内的衰减程度更加微弱，这两个特性保证了CSI数据的完整性，能够清晰反映用户说话时唇部的运动特征；此外，不同的人有不同的说话习惯，导致不同人说话时嘴唇运动特征的差异，而生理特征上的差异进一步放大的运动特征的差异，所以基于CSI数据的语音识别方法对不同声源声音有更高的辨识度。

步骤A具体的包括以下步骤：

A1、获取目标用户说话时和静止时的CSI数据；

A2、对嘴唇进行定位；

A3、删除背景噪音数据和无效的子载波的CSI数据以降低信号处理水平的噪声。

采用巴特沃斯低通滤波器和主成分分析方法删除背景噪音数据和无效的子载波的CSI数据。

对CSI数据进行分段的具体方法为：

判断嘴唇振幅，根据嘴唇振幅幅值分别采用单阈值或双阈值判断语音起始点和结束点；

根据起始点和结束点对数据进行分段。

所述起始点和结束点的判断方法具体为：