CN112373446A - 一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***及方法。过程为:建立声音特性语音库,车辆启动前安全员通过语音输入登录关键词,根据登录关键词开启声音特性语音库中与所述安全员对应的子语音库;车辆行驶过程中接收安全员的语音信号,所述语音信号包括关键词、音频和音量,对语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后的信号与子语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断所述语音信号是否有效,若语音信号有效则控制车辆刹车。本发明可准确、快速的判定声源的发出者,减少误识别声源的概率;同时通过对音色、频率和音量、固定关键字的识别,准确做出执行响应。
Description
技术领域
本发明属于汽车控制技术领域,具体涉及一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***及方法。
背景技术
目前传统的车辆声控***,通过“唤醒词”+“关键字”的控制策略,唤醒方式为:首先,通过唤醒词,如“天猫精灵”,激活语音识别模块,模块识别到唤醒词后进入到指令接受状态,此步骤需花费7~10 秒;进入指令接受状态后,才能开始下发语音控制指令,此步骤需要花费2~3秒。这种控制策略存在明显的缺陷就是时间长,响应不及时,不能用于紧急情况的下的车辆操控。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足,提供一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***及方法。
本发明采用的技术方案是:一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***,包括
声音输入模块,用于接收安全员发出的语音信号并发送至声音处理模块,所述语音信号包括关键词、音频和音量;
声音处理模块,用于对接收的语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后信号发送至控制模块;
控制模块,用于将接收的信号与声音特性语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断语音信号是否有效,若有效则发送控制指令至ESC模块;
ESC模块,用于在接收到控制指令时控制车辆刹车。
进一步地,还包括语音输出模块和视频模块,判断语音信号有效后通过语音输出模块和视频模块与后台进行语音和视频交流实现安全指导和救助。
一种基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,过程为:
建立声音特性语音库,车辆启动前安全员通过语音输入登录关键词,根据登录关键词开启声音特性语音库中与所述安全员对应的子语音库;
车辆行驶过程中接收安全员的语音信号,所述语音信号包括关键词、音频和音量,对语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后的信号与子语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断所述语音信号是否有效,若语音信号有效则控制车辆刹车。
进一步地,所述声音特性语音库包括一个或多个子语音库,每个子语音库对应一个安全员。
进一步地,所述建立声音特性语音库的过程为:对每一个安全员,分别进行声音录入,安全员以平常发音的第一语调念出固定关键字和登陆关键词、以紧张状态大声紧急的第二语调念出固定关键字,分别录入第一语调和第二语调得到对应的音频和音量,以第二语调的音频和音量为基准设定阈值范围,形成所述安全员的子语音库。
进一步地,录入第一语调和第二语调的过程包括对语调依次进行采样、量化、分帧、加窗、预加重、端点检测、提取语音特征、倒谱分析处理。
进一步地,安全员输入登录关键词后,根据登录关键词从所述声音特性语音库中匹配对应子语音库,匹配完成后则开启匹配出的子语音库。
进一步地,所述比较过程包括:比较语音信号中关键词与子语音库中关键词是否一致、比较音频和音量与设定阈值范围的大小,若关键词一致且音频和音量在设定阈值范围内,则判断所述语音信号有效。
更进一步地,判断语音信号有效后,开启车内摄像设备及音频设备与后台进行视频和语音交流实现安全指导和救助。
本发明通过获取关键词、声音的频率和音量三个关键指标,来快速准确的识别声控信号,较目前传统的车辆声控***,通过“唤醒词”的控制策略而言,本发明声控***省略“唤醒词”的操作步骤,在声音的频率和音量达到阈值后,并行获取及分析关键词的方式,达到车辆紧急刹车的目的,大大节省了车辆紧急停车的时间和紧急情况的数据监控及安全救助,从而达到提高无人驾驶车行车安全性的目的。
本发明通过5G技术,在车辆发生紧急情况时,第一时间连通车载端和后台,保障无人驾驶车人生安全的辅助***,可以解决在无人驾驶车遇到紧急情况需要紧急停车时,安全员没有足够的相应时间去按紧急刹车开关***或由于紧张过度失去行动能力时,可以通过此声控安全辅助技术达到紧急停车的目的并连通后台工作人员,给与相应的安全指导。本发明可准确、快速的判定声源的发出者,减少误识别声源的概率;同时通过对音色、频率和音量、固定关键字的识别,准确做出执行响应。
附图说明
图1为本发明的***原理示意图。
图2为本发明的控制流程图。
图3为本发明声音特性语音库的建立示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是,对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以互相结合。
传统的声控信号控制车辆的技术存在明显的缺陷就是响应不及时,不能用于紧急情况的下的车辆操控。因此本发明意在解决这种情况下车辆紧急停车的操控。在车辆遇到紧急情况,例如:车辆马上遇到障碍物,预留时间很短不足于给安全员足够的时间进行车辆操控,或在受到惊吓、威胁,失去正常的行动能力和逻辑思维时,高频和高音量的声波信号是此时最容易发出的。在发出高频和高音量的声波信号后,声控***会根据频率或音量是否达到阈值,在达到阈值后会立刻唤醒,接受并执行关键词,关键词包括“啊,哇,停,停车,救命,抢劫、住手,不要”等,声控***将模拟信号转化为数字信号,控制车辆ESC急停***做出停车响应。当车辆通过此操作方式导致车辆急停时,声控***会通过内置的5G通信模块,将信号传递至后台监控人员,并强制开启车辆内外摄像头视频信号的回传。后台人员通过摄像头视频信号,判断车辆是否出现了严重的事故,再给车内人员通过声控***作出安全指引或报警救助。
如图1所示,本发明提供一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***,包括
声音输入模块1,用于接收安全员发出的语音信号并发送至声音处理模块,所述语音信号包括关键词、音频和音量;声音输入模块1 可以是麦克风。
声音处理模块2,用于对接收的语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后信号发送至控制模块,具体处理过程在下面描述。
控制模块3,用于将接收的信号与声音特性语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断语音信号是否有效,若有效则发送控制指令至ESC模块。
ESC模块4,用于在接收到控制指令时控制车辆刹车。
上述方案中,还包括语音输出模块6和视频模块7,判断语音信号有效后,控制模块3与后台5通过5G网络通信,通过语音输出模块6和视频模块7与后台5进行语音和视频交流实现安全指导和救助;声音输出模块6可以是车辆上安装的扩音器,视频模块7可以是车辆上安装的摄像头。
如图2-3所示,基于上述的安全辅助***,本发明还提供一种基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,包括以下步骤:
步骤一:建立声音特性语音库,存储于控制模块的内存DDR中: VASS***工作以前,须根据安全员的声音特性建立语音库。由于本发明的目的在于立刻且准确的识别、解析特定人员(安全员)的声音,所以预先将特定安全员的声音录入至***,在***中保存安全员声音的音频、音量、口语的特征参数,以完成声音库的预建立,此方法可有效的规避安全员以外的其他乘客发出声音的干扰。
本发明可录入多个安全员的声音特征,根据实际操作的安全员进行用户切换,即声音特性语音库包括一个或多个子语音库,每个子语音库对应一个安全员。
声音预录入工作,是在相对安静环境下,由安全员以平常发音的语调和紧张状态大声紧急的语调两种方式,念出如下固定关键字“啊,哇,停,停车,救命,抢劫、住手,不要”等,并以平常发音的语调念出“我是安全员XX”(作为用户登录使用)。VASS***(即声控安全辅助***)记录这两种情况下的音频、音量和口语特色。从而建立此安全员独特的非扩展性语音库,此特殊的语音库包括了关键词,及发出此关键词的声音的音频、音量、音色。之后将紧急情况下声音的音频和音量的90%及以上范围设定为触发VASS唤醒的阈值范围。
声音预录入的顺序包括采样、量化、分帧、加窗、预加重、端点检测、提取语音特征、倒谱分析、阈值设定。具体过程为:首先将语音进行采样和量化,数字化以后的信号实际是一个时变信号,但其在 10ms~30ms短时间内是平稳的,为了得到短时的语音信号,要对语音信号进行加窗操作,窗函数平滑的在语音信号上滑动,将语音信号分成帧,分帧采用交替分段的方法,交替部分称为帧移,帧移一般选为窗长的1/2,窗函数选择汉明窗。这样我们通过傅里叶变换得到一个随着时间变化的频谱图:X[k]=H[k]E[k],这个就是描述语音信号的声谱图。在声谱图上,横坐标是音频,纵坐标是音量,各个峰值称为共振峰,是声音的特征值,我们需要将其连接,达到平滑的曲线,即可得到安全员发出一个关键词时所带的特征值。为了得到这个包含特征值的关键词,需要将进行倒谱分析,即在X[k]=H[k]E[k]上取对数: log||X[k]||=log||H[k]||+log||E[k]||,再在两边取逆傅里叶变换得到: x[k]=h[k]+e[k]。如上操作让我们得到了安全员在读出关键词时,所包括的音频、音量的特征值,将此特征值音频、音量的90%及以上范围设定为触发VASS唤醒的阈值范围。
步骤二:每次车辆启动前安全员通过语音输入登录关键词,即读出类似“我是安全员XX”的登录关键词,根据登录关键词开启声音特性语音库中与所述安全员对应的子语音库。
步骤三:车辆行驶过程中安全员发出语音信号,麦克风接收语音信号,由信号处理模块处理后后进行语音判别,本发明的判别方法是使用基于预录入语音库的特征值校核法,分步校核语音的特征值及关键词:特征值包括音频、音量,当特征值达到触发的阈值时,开始判别关键字的一致性校对。
步骤四:控制模块检索语音库后,判定关键词有效性:当判定失败后,本次循环结束,***重置,判定有效后控制模块传递信号给ESC 模块;并通过5G通信模块传递给后台;同步开启车内外摄像头,启动视频流和语音流的后台与车端间的传输。
步骤五:ESC模块接受指令,传给刹车执行器,控制刹车。
步骤六:后台人员通过视频流,人工判定事故的紧迫性,给车内人员通过语音流给与安全指导或安全救助。
步骤七:紧急刹车松开,本次刹车循环结束,信号给到VASS***。
步骤八:VASS***接收刹车循环结束指令,退出本次循环程序,***重置。
以上仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (9)
1.一种基于无人驾驶车的声控安全辅助***,其特征在于:包括
声音输入模块,用于接收安全员发出的语音信号并发送至声音处理模块,所述语音信号包括关键词、音频和音量;
声音处理模块,用于对接收的语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后信号发送至控制模块;
控制模块,用于将接收的信号与声音特性语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断语音信号是否有效,若有效则发送控制指令至ESC模块;
ESC模块,用于在接收到控制指令时控制车辆刹车。
2.根据权利要求1所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助***,其特征在于:还包括语音输出模块和视频模块,判断语音信号有效后通过语音输出模块和视频模块与后台进行语音和视频交流实现安全指导和救助。
3.一种基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:
建立声音特性语音库,车辆启动前安全员通过语音输入登录关键词,根据登录关键词开启声音特性语音库中与所述安全员对应的子语音库;
车辆行驶过程中接收安全员的语音信号,所述语音信号包括关键词、音频和音量,对语音信号进行模数转换及录入处理,将处理后的信号与子语音库内的特征值进行比较,根据比较结果判断所述语音信号是否有效,若语音信号有效则控制车辆刹车。
4.根据权利要求3所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:所述声音特性语音库包括一个或多个子语音库,每个子语音库对应一个安全员。
5.根据权利要求3所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:所述建立声音特性语音库的过程为:对每一个安全员,分别进行声音录入,安全员以平常发音的第一语调念出固定关键字和登陆关键词、以紧张状态大声紧急的第二语调念出固定关键字,分别录入第一语调和第二语调得到对应的音频和音量,以第二语调的音频和音量为基准设定阈值范围,形成所述安全员的子语音库。
6.根据权利要求5所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:录入第一语调和第二语调的过程包括对语调依次进行采样、量化、分帧、加窗、预加重、端点检测、提取语音特征、倒谱分析处理。
7.根据权利要求3所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:安全员输入登录关键词后,根据登录关键词从所述声音特性语音库中匹配对应子语音库,匹配完成后则开启匹配出的子语音库。
8.根据权利要求3所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:所述比较过程包括:比较语音信号中关键词与子语音库中关键词是否一致、比较音频和音量与设定阈值范围的大小,若关键词一致且音频和音量在设定阈值范围内,则判断所述语音信号有效。
9.根据权利要求3所述的基于无人驾驶车的声控安全辅助方法,其特征在于:判断语音信号有效后,开启车内摄像设备及音频设备与后台进行视频和语音交流实现安全指导和救助。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20210219 |