[发明专利]基于人工智能的一体机人机交互系统和方法在审

专利信息
申请号: 202311203292.4 申请日: 2023-09-19
公开(公告)号: CN116935880A 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 李士中 申请(专利权)人: 深圳市一合文化数字科技有限公司
主分类号: G10L21/0224 分类号: G10L21/0224
代理公司: 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 代理人: 张丹丹
地址: 518000 广东省深圳市龙岗区坂*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及音频数据处理技术领域,具体涉及一种基于人工智能的一体机人机交互系统和方法,该方法在获取待去噪一体机音频数据中各个时间长度的局部音频数据段后,对局部音频数据与一体机历史音频数据之间的语谱图的相似程度进行分析,筛选出最优时间长度;根据最优时间长度划分出一体机参考音频数据段,并结合其与一体机历史音频数据之间的数据分布情况,得到对应的噪声可信程度,进一步通过噪声可信程度计算出对应的过减因子,通过减因子对每个一体机参考音频数据段进行分别去噪,得到去噪后的真实一体机音频数据并进行一体机人机交互。本发明通过对音频数据处理得到的真实一体机音频数据进行一体机人机交互的效果更好。
搜索关键词: 基于 人工智能 一体机 人机交互 系统 方法
【主权项】:
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  • 本申请公开了提供的语音增强方法、语音增强模型构建方法和会议设备。其中,语音增强方法通过构建基于听觉感知启发的神经网络结构的语音增强模型;采集声音信号;获取所述声音信号的经过频带压缩的高频信号;通过所述模型,根据所述声音信号的未压缩频带的低频信号和经过频带压缩的高频信号,获取频域上的复数理想比值掩蔽;根据所述掩蔽和所述声音信号,获取语音增强信号。采用这种方式,使得引用听觉感知启发的频带压缩处理,频带不均匀分布,这样在不损失效果性能(语音辨识度)的前提下,可以有效减少神经网络参数量,达到网络模型参数小,计算量小,更适用于实时语音通信,尤其是硬件资源有限的设备上。
  • 一种基于FirePS卷积神经网络的语音增强方法-202211155820.9
  • 王启瑞;周琳;程云苓;邓宇汐;王天仪 - 东南大学
  • 2022-09-22 - 2022-12-20 - G10L21/0224
  • 本发明公布了一种基于FirePS卷积神经网络的语音增强方法。本发明对含噪单通道语音信号进行短时傅里叶变换,提取对数幅度谱图,作为FirePS卷积神经网络的输入特征进行语音增强。训练阶段,使用训练集语音数据的对数幅度谱图训练FirePS卷积网络,输出增强语音的对数幅度谱图,将训练语音对应的纯净对数幅度谱图作为标签,训练得到基于卷积神经网络的语音增强模型。FirePS卷积神经网络由Fire块、空洞卷积网络块、像素重排块和残差连接构成。测试阶段,FirePS卷积神经网络将测试含噪语音的对数幅度谱图映射为降噪后的对数幅度谱图,结合原测试语音的相位谱,得到增强后的语音时域信号。
  • 听觉辅助器件-201980078382.0
  • 本多宁;村山好孝;久保聡介;关口太一 - 希雅株式会社;株式会社福力可耳
  • 2019-09-30 - 2022-12-09 - G10L21/0224
  • 本发明提供一种听觉辅助器件,由用户佩戴,能够抑制佩戴有听觉辅助器件的用户发出的声音。听觉辅助器件(1)中,通过用户佩戴,分开配置的一对传声器(L、R)位于头部两侧,且一对扬声器位于用户的两耳或其近旁。而且,包括噪音消除部(96),从传声器(L、R)的至少一者的输入信号中,减去相对强调嘴指向性音响处理部(93)所处理的位于用户的嘴的声源的声音的信号。
  • 一种自动留样取证的噪声监测方法-202211118403.7
  • 王延敦;秦云松;宋博;王岩 - 北京中环高科环境治理有限公司
  • 2022-09-15 - 2022-12-02 - G10L21/0224
  • 本发明公开一种自动留样取证的噪声监测方法,涉及计算机应用与化工交叉技术领域,包括:采集声音信号,表示为时间的函数;在不同时间截取声音信号,得到多个局部声音序列,变换得到多个变换序列;计算能量谱,得到多个能量谱向量,并生成能量谱矩阵;建立神经网络模型;通过学习,得到神经网络模型的学习代价函数;迭代计算得到学习后的神经网络模型;将能量谱矩阵输入学习后的神经网络模型,得到输出值;当输出值大于预设值时,将声音信号存入数据库,作为留样取证的样本。本发明在待监测环境下设置两台同步声音采集设备,通过自动智能化处理技术分析声音信号,完成声音特征的提取和噪声的监测,能够有效识别化工生产噪声,实现噪声的自动监测。
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