CN107103904A - 一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***及降噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***及降噪方法，包括主麦克风、副麦克风、语音净音模块和语音识别后续处理模块；所述主麦克风：录入乘车人员的声音和行车噪音；所述副麦克风：录入行车噪音；所述语音净音模块：处理所述主麦克风和所述副麦克风录入的语噪信号，并通过噪音模型库优化所述副麦克风录入的语噪信号获得噪音信号，经过处理的所述主麦克风语噪信号减去噪音信号得到语音信号，将语音信号与语音模型库匹配优化，得到纯净语音信号；所述语音识别后续处理模块：对发送来的语音信号识别并执行对应操作。本发明配备了噪音模型库和语音模型库，匹配优化语音信号，得到纯净语音，提升车内语音识别率，保证语音功能的完整执行。
Description
技术领域
本发明属于汽车电子应用技术领域，具体涉及一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***及降噪方法。
背景技术
随着汽车领域科技的发展，人们对车内电子产品的使用欲望愈发强烈。
语音识别是近几年来发展起来的新技术，也是刚刚渗入汽车领域的新功能，它通过语音交互的方式控制整车的部分功能，提升驾驶员的行车享受。
语音识别的关键技术之一就是语音的音质清晰处理，也就是语音的降噪技术。现有的降噪方法有如下几种：
中国专利CN201410076957.4 公开了一种语音降噪方法，采用单麦克风方案，计算前30帧的噪音功率谱估计值作为静音帧，计算说话时的平均功率谱作为语音帧，语音帧减去静音帧作为降噪后的语音谱，再通过处理得到降噪后的语音，这种方法由于采用说话前的噪音作为静音帧，没有用说话实时的背景噪音作为静音帧，处理降噪时不够准确，无法在语音识别这种高精准的功能中使用。
中国专利CN201410042189.0 公开了一种双路麦克风语音降噪处理方法及***，采用双麦克风方案，对两路信号求和取平均作为含噪语音信号估计，求差平均作为噪声信号估计，含噪语音信号估计与噪音信号估计的功率谱相减得到纯净语音信号功率谱，最后通过处理得到纯净的语音信号，此种方法中的噪声信号是通过双路信号相减得出的，由于车辆的噪音不同于人声噪音，所以这种方法也无法在车内使用。
除此之外还有应用于手机上的双麦克风降噪***及方法，其主麦克风与副麦克风保持一定距离，这样保证主、副麦克风接受到的语音有幅度差，而接受的噪音是一样的，然后通过相减的方法去除噪音。这种方法虽然较好的去除噪音，但是不适用于车辆语音识别。一方面，车辆的主副麦克风都与驾驶者有一定距离，无法明显的区分噪音与人的声音，其次语音识别功能也为副驾驶和后座乘客提供，所以车辆语音识别不能使用这种方法。
发明内容
为了解决上述存在的技术问题，本发明设计了一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***及降噪方法，通过对音质的处理，保证语音录入的清晰，从而提升语音识别率，保证语音功能的正常使用。
为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：
一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，其特征在于，包括主麦克风、副麦克风、语音净音模块和语音识别后续处理模块；
所述主麦克风：录入乘车人员的声音和行车噪音；
所述副麦克风：录入行车噪音；
所述语音净音模块：处理所述主麦克风和所述副麦克风录入的语噪信号，并通过噪音模型库优化所述副麦克风录入的语噪信号获得噪音信号，经过处理的所述主麦克风语噪信号减去噪音信号得到语音信号，将所述语音信号与语音模型库匹配优化，得到纯净语音信号；
所述语音识别后续处理模块：对发送来的纯净语音信号识别并执行对应操作。
进一步，所述语音净音模块包括：
信号转换模块：将模拟信号转为数字信号；
噪音拾取模块：通过声音频率划分，拾取所述副麦克风录入的语噪信号中的噪音部分，再与噪音模型库匹配，扩展噪音部分，最后将噪音部分与所述副麦克风录入的原语噪信号对比处理，得到最终噪音信号；
噪音模型库：内置噪音语音频谱和优化程序，评估噪音趋势并完善所述噪音信号；其中噪音语音频谱为前期针对车辆在各种行驶情况下的噪音数据统计，副麦克风的语噪信号可以与其对比，筛选出对应状态下的噪音信号；
音频处理模块：对所述主麦克风录入的语噪信号和所述噪音拾取模块获得的噪音信号进行处理，通过傅里叶变换，分别得到语噪功率谱和噪音功率谱；
信号集成模块：将语噪功率谱减去噪音功率谱，得出语音功率谱，并通过数据变换，还原语音信号；
净音处理模块：将还原后的语音信号与语音模型库匹配，优化语音信号；
语音模型库：内置话语语音频谱和优化程序，并通过评分和优化机制对所述语音信号进一步筛选和优化；
信号放大模块：将优化后的语音信号进一步放大，增强后续语音功能的实现。
进一步，所述主麦克风录入的行车噪音主要包括空调出风音、开窗风音、车内机械摩擦音等行车噪音。
一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，在车内开启语音识别，并发出语音指令；
步骤2，主麦克风将录入的语噪信号发送至语音净音模块，所述语音净音模块中相对应的信号转换模块将该语噪模拟信号转换成数字信号后发送至相对应的音频处理模块；同时副麦克风将录入的语噪信号发送至所述语音净音模块，所述语音净音模块中相对应的信号转换模块将该语噪模拟信号转换成数字信号后发送至噪音拾取模块，噪音拾取模块通过噪音切除、拾取、优化方式得到噪音信号，并将该噪音信号发送至相对应的音频处理模块；噪音拾取模块将来自于所述副麦克风并经过转换的语噪信号分成很多段，然后针对每段信号与噪音模型库进行对比，拾取其中噪音信号段，并对拾取后的噪音信号段进行整合和优化；
步骤3，所述音频处理模块分别对相对应的语噪信号和噪音信号进行幅度谱和相位谱拆分，并对幅度谱进行傅里叶变换，得到语噪功率谱和噪音功率谱；
步骤4，在信号集成模块中，用所述语噪功率谱减去所述噪音功率谱，得到语音信号功率谱，并通过变化还原成语音信号；
步骤5，将还原后的语音信号与语音模型库匹配并进行优化；
步骤6，将优化后的语音信号通过信号放大器放大，得到最终纯净放大语音信号，最后发送至语音识别程序，识别并执行对应操作。
进一步，上述步骤2中，噪音拾取模块将副麦克风拾取的语噪信号进行音频划分，提取其中噪音部分，然后将噪音部分与噪音模型库匹配，通过数据匹配和优化程序将噪音部分完善，完善后的噪音部分再与语噪信号对比，删减溢出声音频率，最终得到噪音信号。
该应用于车载语音识别的双麦克风降噪***及降噪方法具有以下有益效果：
（1）本发明通过前期整理的噪音模型库和语音模型库，匹配优化语音信号，得到纯净语音，提升车内语音识别率，保证语音功能的完整执行。
（2）本发明是在信号差分放大的基本框架基础上，主麦克风接受语音+噪音，副麦克风单独接受噪音，并通过噪音模型库优化噪音信号。在差分后通过语音模型库优化纯净语音信号。相比传统方式，让最终得到的语音信号更加纯净清晰，更适用于车载语音识别***。
附图说明
图1：本发明应用于车载语音识别的双麦克风降噪***的结构示意图；
图2：本发明应用于车载语音识别的双麦克风降噪***的工作流程图；
图3：本发明中噪音拾取模块的工作流程图。
附图标记说明：
1—主麦克风；2—副麦克风；3—语音净音模块；4—语音识别后续处理模块。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明做进一步说明：
图1示出了一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，包括主麦克风1、副麦克风2、语音净音模块3和语音识别后续处理模块4。
主麦克风1：录入乘车人员的声音和行车噪音，其中行车噪音主要包括空调出风音、开窗风音、车内机械摩擦音等行车噪音。
副麦克风2：录入行车噪音。
语音净音模块3包括：
信号转换模块：将模拟信号转为数字信号；
噪音拾取模块：将副麦克风录入的语噪信号处理，因为行车噪音的频率与正常人说话的频率不同，通过声音频率划分，拾取其中噪音部分，再与噪音模型库匹配，扩展噪音部分，最后将噪音部分与原语噪信号对比处理，得到最终噪音信号；
噪音模型库：内置噪音语音频谱和优化程序，评估噪音趋势并完善噪音信号；
音频处理模块：对语噪信号和噪音信号进行处理，通过傅里叶变换，分别得到语噪功率谱和噪音功率谱；
信号集成模块：将语噪功率谱减去噪音功率谱，得出语音功率谱，并通过数据变换，还原语音信号；
净音处理模块：将还原后的语音信号与语音模型库匹配，优化语音信号；
语音模型库：内置话语语音频谱和优化程序，并通过评分和优化机制对语音信号进一步筛选和优化。
信号放大模块：将优化后的语音信号进一步放大，增强后续语音功能的实现。
语音识别后续处理模块4：对发送来的语音信号识别并执行对应操作。
工作时，如图1和图2所示，客户在车内开启语音识别，并发出语音指令。其中，主麦克风1将录入的语噪信号发送至语音净音模块3，语音净音模块3中相对应的信号转换模块将语噪模拟信号转换成数字信号后发送至相对应的音频处理模块。而副麦克风2将录入的语噪信号发送至语音净音模块3，语音净音模块3中相对应的信号转换模块将该语噪模拟信号转换成数字信号后发送至噪音拾取模块，噪音拾取模块通过噪音切除、拾取、优化方式得到噪音信号，并将该噪音信号发送至相对应的音频处理模块。音频处理模块分别对相对应的语噪信号和噪音信号进行幅度谱和相位谱拆分，并对幅度谱进行傅里叶变换，得到语噪功率谱和噪音功率谱。在信号集成模块中，将语噪功率谱减去噪音功率谱，得到语音信号功率谱，并通过变化还原程语音信号；还原后的语音信号与语音模型库匹配，此时的语音信号可能存在部分频段残缺，以及部分频段不足，需要对比语音模型库的语句频谱对残缺、不足语音部分补漏、补偿。将优化后的语音信号通过信号放大模块放大，得到最终纯净放大语音信号，最后发送至语音识别程序，识别并执行对应操作。
如图3所示，其中噪音拾取模块将副麦克风拾取的语噪信号进行音频划分，提取其中噪音部分，然后将噪音部分与噪音模型库匹配，通过数据匹配和优化程序将噪音部分完善和全面，完善后的噪音部分再与语噪信号对比，删减溢出声音频率，最终得到噪音信号。
本发明通过前期整理的噪音模型库和语音模型库，匹配优化语音信号，得到纯净语音，提升车内语音识别率，保证语音功能的完整执行。
本发明是在信号差分放大的基本框架基础上，主麦克风接受语音+噪音，副麦克风单独接受噪音，并通过噪音模型库优化噪音信号。在差分后通过语音模型库优化纯净语音信号。相比传统方式，让最终得到的语音信号更加纯净清晰，更适用于车载语音识别***。
上面结合附图对本发明进行了示例性的描述，显然本发明的实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，其特征在于，包括主麦克风、副麦克风、语音净音模块和语音识别后续处理模块；
所述主麦克风：录入乘车人员的声音和行车噪音；
所述副麦克风：录入行车噪音；
所述语音净音模块：处理所述主麦克风和所述副麦克风录入的语噪信号，并通过噪音模型库优化所述副麦克风录入的语噪信号获得噪音信号，经过处理的所述主麦克风语噪信号减去噪音信号得到语音信号，将所述语音信号与语音模型库匹配优化，得到纯净语音信号；
所述语音识别后续处理模块：对发送来的纯净语音信号识别并执行对应操作。
2.根据权利要求1所述的应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，其特征在于，所述语音净音模块包括：
信号转换模块：将模拟信号转为数字信号；
噪音拾取模块：通过声音频率划分，拾取所述副麦克风录入的语噪信号中的噪音部分，再与噪音模型库匹配，扩展噪音部分，最后将噪音部分与所述副麦克风录入的原语噪信号对比处理，得到最终噪音信号；
噪音模型库：内置噪音语音频谱和优化程序，评估噪音趋势并完善所述噪音信号；
音频处理模块：对所述主麦克风录入的语噪信号和所述噪音拾取模块获得的噪音信号进行处理，通过傅里叶变换，分别得到语噪功率谱和噪音功率谱；
信号集成模块：将语噪功率谱减去噪音功率谱，得出语音功率谱，并通过数据变换，还原语音信号；
净音处理模块：将还原后的语音信号与语音模型库匹配，优化语音信号；
语音模型库：内置话语语音频谱和优化程序，并通过评分和优化机制对所述语音信号进一步筛选和优化；
信号放大模块：将优化后的语音信号进一步放大，增强后续语音功能的实现。
3.根据权利要求2所述的应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，其特征在于，所述噪音模型库中的噪音语音频谱为前期针对车辆在各种行驶情况下的噪音数据统计。
4.根据权利要求1、2或3所述的应用于车载语音识别的双麦克风降噪***，其特征在于，所述主麦克风录入的行车噪音主要包括空调出风音、开窗风音、车内机械摩擦音等行车噪音。
5.一种应用于车载语音识别的双麦克风降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，在车内开启语音识别，并发出语音指令；
步骤2，主麦克风将录入的语噪信号发送至语音净音模块，所述语音净音模块中相对应的信号转换模块将该语噪模拟信号转换成数字信号后发送至相对应的音频处理模块；同时副麦克风将录入的语噪信号发送至所述语音净音模块，所述语音净音模块中相对应的信号转换模块将该语噪模拟信号转换成数字信号后发送至噪音拾取模块，噪音拾取模块通过噪音切除、拾取、优化方式得到噪音信号，并将该噪音信号发送至相对应的音频处理模块；
步骤3，所述音频处理模块分别对相对应的语噪信号和噪音信号进行幅度谱和相位谱拆分，并对幅度谱进行傅里叶变换，得到语噪功率谱和噪音功率谱；
步骤4，在信号集成模块中，用所述语噪功率谱减去所述噪音功率谱，得到语音信号功率谱，并通过变化还原程语音信号；
步骤5，将还原后的语音信号与语音模型库匹配并进行优化；
步骤6，将优化后的语音信号通过信号放大器放大，得到最终纯净放大语音信号，最后发送至语音识别程序，识别并执行对应操作。
6.根据权利要求5所述的应用于车载语音识别的双麦克风降噪方法，其特征在于，上述步骤2中，噪音拾取模块将副麦克风拾取的语噪信号进行音频划分，提取其中噪音部分，然后将噪音部分与噪音模型库匹配，通过数据匹配和优化程序将噪音部分完善，完善后的噪音部分再与语噪信号对比，删减溢出声音频率，最终得到噪音信号。
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