CN109040116B - 一种基于云端服务器的视频会议系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于云端服务器的视频会议系统，包括：云端服务器，包括：第一接收模块，用于接收由智能终端发起的视频会议建立请求；第二接收模块，用于接受由所述智能终端发送的视频信号和语音信号；处理模块，用于对所述视频会议建立请求进行处理，建立视频组；发送模块，用于将接收的视频信号和语音信号发送到视频组内的其它智能终端；智能终端，用于发送视频信号和语音信号到云端服务器，并且接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号。本发明通过云端服务器将视频组中的所有用户智能终端联系起来，实现视频信息和语音信息的交互传输，灵活性强，方便用户使用。
Description
技术领域
本发明涉及视频会议技术领域，特别是一种基于云端服务器的视频会议系统。
背景技术
现代企业的规模越来越大，人员分布也越来越广且越来越分散，因此，人们对异地协同办公的需求越来越迫切。由于会议系统能够通过实时传输声音和图像数据，已经成为了异地协同办公的有效沟通工具。
但是，现有的会议系统多基于指定设备进行通讯，需要把与会人员召集到固定地点，采用固定的设备进行通讯，当与会人员分布分散或临时外出时则无法召开会议；因此，有必要提供一种基于云端服务器的视频会议系统，以满足用户的需求。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于云端服务器的视频会议系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于云端服务器的视频会议系统，包括：
云端服务器，包括：
第一接收模块，用于接收由智能终端发起的视频会议建立请求；
第二接收模块，用于接受由所述智能终端发送的视频信号和语音信号；
处理模块，用于对所述视频会议建立请求进行处理，建立视频组，所述视频组由发起会议请求的智能终端建立，包括所述发起会议请求的智能终端和通过手机号码或终端身份信息邀请的其它智能终端；
发送模块，用于将接收的视频信号和语音信号发送到视频组内的其它智能终端；
智能终端，用于发送视频信号和语音信号到云端服务器，并且接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号。
在一种实施方式中，所述智能终端包括：
采集单元，用于采集用户的视频信号和语音信号；
发送单元，用于将处理后的视频信号和语音信号发到所述云端服务器；
接收单元，用于接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号；
处理单元，分别与所述采集单元，发送单元，接受单元，播放单元连接，用于对采集和接受的视频信号和语音信号进行处理；
播放单元，用于播放所述视频信号和语音信号。
本发明的有益效果为：用户可以通过智能终端发起视频会议请求，根据视频会议的要求建立参加视频会议的视频组，并且将其他用户的智能终端邀请进视频组中进行视频会议，通过云端服务器将视频组中的所有用户智能终端联系起来，实现视频信息和语音信息的交互传输，灵活性强，方便用户使用。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图；
图2为本发明智能终端的框架结构图；
图3为本发明处理单元的框架结构图。
附图标记：
云端服务器1、第一接收模块11、第二接收模块12、处理模块13、发送模块14、智能终端2、采集单元21、发送单元22、接收单元23、处理单元24、播放单元25、预处理单元241、编码压缩单元242、解压重构单元243和增强单元244
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出一种基于云端服务器的视频会议系统，包括：
云端服务器1，包括：
第一接收模块11，用于接收由智能终端2发起的视频会议建立请求；
第二接收模块12，用于接受由所述智能终端2发送的视频信号和语音信号；
处理模块13，用于对所述视频会议建立请求进行处理，建立视频组，所述视频组由发起会议请求的智能终端2建立，包括所述发起会议请求的智能终端2和通过手机号码或终端身份信息邀请的其它智能终端2；
发送模块14，用于将接收的视频信号和语音信号发送到视频组内的其它智能终端2；
智能终端2，用于发送视频信号和语音信号到云端服务器1，并且接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号。
本发明上述实施例，用户可以通过智能终端2发起视频会议请求，根据视频会议的要求建立参加视频会议的视频组，并且将其他用户的智能终端2邀请进视频组中进行视频会议，通过云端服务器1将视频组中的所有用户智能终端2联系起来，实现视频信息和语音信息的交互传输，灵活性强，方便用户使用。
在一种实施方式中，参见图2，所述智能终端2包括：
采集单元21，用于采集用户的视频信号和语音信号；
发送单元22，用于将处理后的视频信号和语音信号发到所述云端服务器1；
接收单元23，用于接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号；
处理单元24，分别与所述采集单元21，发送单元22，接受单元，播放单元25连接，用于对采集和接受的视频信号和语音信号进行处理；
播放单元25，用于播放所述视频信号和语音信号。
在一种实施方式中，参见图3，所述处理单元24包括：
预处理单元241，对采集的视频信号和语音信号进行滤波、去噪、分帧处理；
优选地，所述分帧处理采用20ms分帧；
编码压缩单元242，用于将预处理后的视频信号和语音信号进行压缩感知编码处理；
优选地，其中采用的压缩比为1：2；
解压重构单元243，用于对获取的视频信号和语音信号进行压缩感知重构处理；
在一种实施方式中，所述采集单元21对语音信号的采样频率为16kHz，预处理单元241中采用20ms分帧处理，即每帧320个样点，解码压缩单元中编码压缩处理采用的压缩比为1：2，即压缩后发送到云端服务器1的语音信号为每帧160个样点；在解压重构单元243中，对获取的语音信号中缺失的样点进行预测重构处理，将获取的经压缩处理的语音信号解压成原始语音信号。
增强单元244，用于对解压重构后的视频信号和语音信号进行增强处理。
本发明上述实施例，对采集到的语音信号和视频信号进行处理，首先进行预处理，然后将预处理后的语音信号和视频信号进行压缩处理，能够有效地减轻智能终端向云端服务器发送视频信息和语音信息的传输压力，同时能够有效地提高视频和语音信号的传输质量；同时，对接收到的由云端服务器发送的视频信号和语音信号进行处理，首先对获取的信号进行解压处理，将压缩过的信号重构成原始信号，有助于恢复完整视频和语音信息，同时对重构后的信号进行增强处理，能够有效地增强获取的视频和语音的质量，提高用户体验。
在一种实施方式中，所述解压重构单元243包括：
语音信号解压重构单元243，具体包括：
采用的重构滤波器为：
y(n+1)＝HT(n)U(n)
式中，y(n+1)表示滤波器的输出信号序列，即重构后的语音信号，U(n)表示滤波器的输入信号矢量，即获取的语音信号矢量，H(n)表示滤波器的系数；
其中，所述滤波器的系数H(n)的训练函数为：
H(n+1)＝H(n)+2μe(n)U(n-1)
其中，H(n+1)和H(n)分别表示n+1和n时刻的滤波器系数，H(n)＝[h0,h1(0),h1(1),h2(0,0),h2(0,1),h2(1,0),h2(1,1)]T，其中，hp(m1,m2,…,mp)表示滤波器的p阶脉冲响应函数，m表示滤波器的输入维数，该函数能够描述滤波器的非线性特征，滤波器系数H(n)的初始值为0；U(n-1)表示滤波器的输入信号矢量，即获取的语音信号矢量，e(n)表示误差函数，e(n)＝x(n)-HT(n-1)U(n-1)，x(n)表示输入的语音信号序列，μ表示收敛因子；
优选地，μ＝0.005；
针对每一帧信号，每一帧只需知道一半的样值，就能预测其余的样值，这里输入的语音信号序列x(n)就是经压缩的样值，根据x(n)预测当前帧中其余的样值，还原出原始的语音信号序列；
在一种实施方式中，所述语音信号解压重构单元243，还包括：
在所述重构滤波器后串联低阶维纳滤波器进行进一步降低预测误差，实现更精确的语音信号预测解压。
本发明上述实施例，采用上述的方法对获取的语音信号进行重构，能通过获取的语音信号训练滤波器，对待重构的语音信号进行准确的预测，准确性强；通过对观测矩阵下的语音压缩感知观测序列进行准确的预测，实现语音信号的感知压缩重构，能够降低语音信号的采样速率的同时保证语音信号的重构质量，提升了系统的性能。
在一种实施方式中，所述增强单元244包括：语音信号增强单元244，具体包括：
(1)获取所述解压重构后的语音信号的幅度谱；
(2)构建信号特征字典，包括：
利用语音信号的幅度谱S(train)和对应的邻域权重特征矩阵
学习得到语音信号字典Ds和特征字典Bs；其中，约束S(train)在Ds的稀疏表示稀疏和
在Bs上的稀疏表示系数是一样的，都采用
表示；
其中，因为同一个信号的幅度谱和其相应的邻域权重特征都是对该信号的刻画，他们是有联系的，这种联系性可以表示为他们在某些成分上的权重，即稀疏表示系数，这样约束的好处在于建立信号和特征之间的关系，为后续的语音降噪提供便利；
其中，采用的信号字典和邻域权重特征学习的优化函数为：
其中，
式中，λ表示信号近似误差和特征近似误差的权重因子，δ表示稀疏性约束阈值，
表示
的第k列；
采用生成性字典学习(GDL)方法或联合字典学习方法(JDL)对上述优化函数进行学习，获取最优化语音信号字典Ds；
(3)对于带噪声的语音信号幅度谱X，根据最优化语音信号字典Ds进行稀疏表示，获取语音信号稀疏表示矩阵Cs；
(4)利用字典获取语音幅度谱估计Sd，其中：Sd＝DsCs；
(5)利用短时傅里叶变换对语音幅度谱估计进行处理，获取增强处理后的时域语音信号；
其中，所述邻域权重特征表示某个时频点的幅度值在其邻域所有幅度值之和的权重，即邻域权重特征函数为：
其中，S(t,f)表示语音信号的幅度谱，
其中，
表示时频点
在(t,f)的邻域，根据语音信号幅度谱矩阵便能获取邻域函数特征矩阵。
本发明上述实施例，采用上述的方法对解压重构后的语音信号进行增强处理，首先获取语音信号幅度谱的邻域权重特征，能够反映出每个时频点的幅度谱值在其邻域的权重和可以利用的信号的邻域信息，同时获取了某个时频点的邻域权重特征后，就可以根据该时频点的邻域时频点的幅度谱值求出该饰品店的幅度谱值，有助于将每一个孤立的时频点和其邻域多个时频点联系起来，提高了语音信号幅度谱估计的鲁棒性；同时，通过对语音信号最优化字典的学习，能够准确、有效地获取纯净语音信号幅度谱的估计，从而获取更加精准语音信号。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (2)
1.一种基于云端服务器的视频会议系统，其特征在于，包括：
云端服务器，包括：
第一接收模块，用于接收由智能终端发起的视频会议建立请求；
第二接收模块，用于接受由所述智能终端发送的视频信号和语音信号；
处理模块，用于对所述视频会议建立请求进行处理，建立视频组，所述视频组由发起会议请求的智能终端建立，包括所述发起会议请求的智能终端和通过手机号码或终端身份信息邀请的其它智能终端；
发送模块，用于将接收的视频信号和语音信号发送到视频组内的其它智能终端；
智能终端，用于发送视频信号和语音信号到云端服务器，并且接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号；
其中，所述智能终端包括：
采集单元，用于采集用户的视频信号和语音信号；
发送单元，用于将处理后的视频信号和语音信号发到所述云端服务器；
接收单元，用于接收由云服务器发送由视频组内其它用户获取的视频信号和语音信号；
处理单元，分别与所述采集单元，发送单元，接受单元，播放单元连接，用于对采集和接受的视频信号和语音信号进行处理；
播放单元，用于播放所述视频信号和语音信号；
其中，所述处理单元包括：
预处理单元，对采集的视频信号和语音信号进行滤波、去噪、分帧处理；
编码压缩单元，用于将预处理后的视频信号和语音信号进行压缩感知编码处理；
解压重构单元，用于对获取的视频信号和语音信号进行压缩感知重构处理；
增强单元，用于对解压重构后的视频信号和语音信号进行增强处理；
其中，所述解压重构单元包括：
语音信号解压重构单元，具体包括：
采用的重构滤波器为：
y(n+1)＝HT(n)U(n)
式中，y(n+1)表示滤波器的输出信号序列，即重构后的语音信号，U(n)表示滤波器的输入信号矢量，即获取的语音信号矢量，H(n)表示滤波器的系数；
其中，所述滤波器的系数H(n)的训练函数为：
H(n+1)＝H(n)+2μe(n)U(n-1)
其中，H(n+1)和H(n)分别表示n+1和n时刻的滤波器系数，H(n)＝[h0,h1(0),h1(1),h2(0,0),h2(0,1),h2(1,0),h2(1,1)]T，其中，hp(m1,m2,…,mp)表示滤波器的p阶脉冲响应函数，该函数能够描述滤波器的非线性特征，滤波器系数H(n)的初始值为0；U(n-1)表示滤波器的输入信号矢量，即获取的语音信号矢量，e(n)表示误差函数，e(n)＝x(n)-HT(n-1)U(n-1)，x(n)表示输入的语音信号序列，μ表示收敛因子；
其中，所述增强单元包括：语音信号增强单元，具体包括：
(1)获取所述解压重构后的语音信号的幅度谱；
(2)构建信号特征字典，包括：
利用语音信号的幅度谱S(train)和对应的邻域权重特征矩阵
学习得到语音信号字典Ds和特征字典Bs；其中，约束S(train)在Ds的稀疏表示稀疏和
在Bs上的稀疏表示系数是一样的，都采用
表示；
其中，因为同一个信号的幅度谱和其相应的邻域权重特征都是对该信号的刻画，他们是有联系的，这种联系性可以表示为他们在某些成分上的权重，即稀疏表示系数，这样约束的好处在于建立信号和特征之间的关系，为后续的语音降噪提供便利；
其中，采用的信号字典和邻域权重特征学习的优化函数为：
其中，
式中，λ表示信号近似误差和特征近似误差的权重因子，δ表示稀疏性约束阈值，
表示
的第k列；
采用生成性字典学习(GDL)方法或联合字典学习方法(JDL)对上述优化函数进行学习，获取最优化语音信号字典Ds；
(3)对于带噪声的语音信号幅度谱X，根据最优化语音信号字典Ds进行稀疏表示，获取语音信号稀疏表示矩阵Cs；
(4)利用字典获取语音幅度谱估计Sd，其中：Sd＝DsCs；
(5)利用短时傅里叶变换对语音幅度谱估计进行处理，获取增强处理后的时域语音信号；
其中，所述邻域权重特征表示某个时频点的幅度值在其邻域所有幅度值之和的权重，即邻域权重特征函数为：
其中，S(t,f)表示语音信号的幅度谱，
其中，
表示时频点
在(t,f)的邻域，根据语音信号幅度谱矩阵便能获取邻域函数特征矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种基于云端服务器的视频会议系统，其特征在于，所述语音信号解压重构单元，还包括：
在所述重构滤波器后串联低阶维纳滤波器进行进一步降低预测误差，实现更精确的语音信号预测解压。
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Effective date of registration: 20200220 Address after: 510700 northwest of the first floor, building 6, No. 62, Nanxiang first road, Huangpu District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant after: GUANGZHOU HONGTU EDUCATION NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 518000 F1, 3rd Floor of Jinhui Ball Building, No. 5 Langshan Second Road, Xili Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant before: SHENZHEN YIXIN INTELLIGENT TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
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Application publication date: 20181218 Assignee: Science City (Guangzhou) Finance Leasing Co.,Ltd. Assignor: GUANGZHOU HONGTU EDUCATION NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Contract record no.: X2020980004844 Denomination of invention: A video conference system based on Cloud Server Granted publication date: 20200327 License type: Exclusive License Record date: 20200810 |
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Denomination of invention: A video conference system based on Cloud Server Effective date of registration: 20200813 Granted publication date: 20200327 Pledgee: Science City (Guangzhou) Finance Leasing Co.,Ltd. Pledgor: GUANGZHOU HONGTU EDUCATION NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2020980004935 |
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Assignee: Science City (Guangzhou) Finance Leasing Co.,Ltd. Assignor: GUANGZHOU HONGTU EDUCATION NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Contract record no.: X2020980004844 Date of cancellation: 20230111 |
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Date of cancellation: 20230111 Granted publication date: 20200327 Pledgee: Science City (Guangzhou) Finance Leasing Co.,Ltd. Pledgor: GUANGZHOU HONGTU EDUCATION NETWORK TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2020980004935 |