CN109288649B - 一种智能语音控制按摩椅 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能语音控制按摩椅，包括按摩椅本体，及设于按摩椅本体上的语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块。按摩椅本体用于装载语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块，并受智能化执行模块的控制进行工作；语音输入模块接收使用者的语音指令信息，并将语音指令信息传输至语音处理模块；语音处理模块对接收到的语音指令信息进行处理，并将处理后的语音指令信息的动作指令信息发送至智能化执行模块；智能化执行模块接收动作指令信息并按照动作指令信息控制按摩椅本体工作。该按摩椅实现了语音控制智能化操作，无需使用者进行肢体的动作，不费力；使视力不佳、行动不便的使用者也能操作，使其正常的运行，无需他人的帮助。

Description

一种智能语音控制按摩椅
技术领域
本发明属于保健理疗领域，尤其是涉及一种智能语音控制按摩椅。
背景技术
目前，市场上按摩椅的使用和运行，都需要使用者通过各种受控键盘、遥控器或按键等方式进行操作。这给视力不佳、肢体动作不便等健康不佳的使用者带来了使用和操作上的困难，也影响了一些其他使用者的用户体验。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能语音控制按摩椅。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种智能语音控制按摩椅，包括按摩椅本体，以及设于按摩椅本体上的语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块。按摩椅本体用于装载语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块，并受智能化执行模块的控制进行工作；语音输入模块，用于接收使用者的语音指令信息，并将语音指令信息传输至语音处理模块；语音处理模块，用于对接收到的语音指令信息进行处理，并将对应处理后的语音指令信息的动作指令信息发送至智能化执行模块；智能化执行模块用于接收动作指令信息，并按照动作指令信息控制按摩椅本体工作。
优选地，语音处理模块包括语音预处理单元、语音识别单元、语音信号整合匹配单元和指令输出单元；语音预处理单元，用于对接收到的语音指令信息进行预处理，获取有效语音指令片段；语音识别单元，用于从有效语音指令片段中提取语音特征参数向量，并与预存储的标准语音指令的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则将识别出的语音指令信息发送至语音信号整合匹配单元；语音信号整合匹配单元用于将从语音识别单元接收到的语音指令信息进行整合处理，并发送对应的动作指令信息至指令输出单元；指令输出单元用于将从语音信号整合匹配单元发送的动作指令信息进行数据转换，并将转换后的动作指令数据发送至智能化执行模块。
优选地，语音信号整合匹配单元包括整合子单元和存储对比子单元，整合子单元用于将从语音识别单元接收到的语音指令信息进行整合处理，并将处理后的语音指令信息发送至存储对比子单元；存储对比子单元用于存储动作指令信息，并将从整合子单元接收到的语音指令信息与动作指令信息进行匹配，进一步将相匹配的动作指令信息发送至指令输出单元。
优选地，语音预处理单元包括语音去噪子单元和语音端点检测子单元。语音去噪子单元，用于对接收到的语音指令信息进行去噪处理；语音端点检测子单元，用于对去噪后的语音指令信息进行端点检测，获取有效语音指令片段。
优选地，所述的对接收到的语音指令信息进行去噪处理，具体为：
(1)对接收到的语音指令信息进行S层小波分解，得到各个分解层的小波系数zsd，zsd表示第s层第d个小波系数；
(2)利用下列的阈值函数对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：
Figure BDA0001834815890000021
式中，
Figure BDA0001834815890000022
为阈值处理后的第s层第d个小波系数的估计值，zsd为第s层第d个小波系数，λs为第s层小波系数的阈值，且
Figure BDA0001834815890000023
σ为噪声标准方差，
Figure BDA0001834815890000024
为第s层小波系数的方差，t为预设的参数因子，其满足t＞1，M为接收到的语音指令信息的长度，Ds为第s层小波系数的个数，α为形状系数，其满足0＜α＜1；m为一比例系数，其满足m≥1，sgn(f)为符号函数，当f为正数时，取1，为负数时，取-1；
(3)对得到的小波系数的估计值进行小波重构，得到阈值处理后的语音指令信息，即为去噪后的语音指令信息。
优选地，语音处理模块为单片机。
本发明的有益效果：该智能语音控制按摩椅实现了语音控制智能化操作，无需使用者进行肢体的动作，不费力；使视力不佳、行动不便的使用者也能操作，使其正常的运行，无需他人的帮助。
附图说明
图1是本发明的框架结构图。
附图标记：
语音输入模块1；语音处理模块2；智能化执行模块3；语音预处理单元21；语音识别单元22；语音信号整合匹配单元23；指令输出单元24；语音去噪子单元211；语音端点检测子单元212；整合子单元231；存储对比子单元232。
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1，一种智能语音控制按摩椅，包括按摩椅本体，以及设于按摩椅本体上的语音输入模块1、语音处理模块2和智能化执行模块3。按摩椅本体用于装载语音输入模块1、语音处理模块2和智能化执行模块3，并受智能化执行模块3的控制进行工作；语音输入模块1，用于接收使用者的语音指令信息，并将语音指令信息传输至语音处理模块2；语音处理模块2，用于对接收到的语音指令信息进行处理，并将对应处理后的语音指令信息的动作指令信息发送至智能化执行模块3；智能化执行模块3用于接收动作指令信息，并按照动作指令信息控制按摩椅本体工作。
本发明的有益效果：该智能语音控制按摩椅实现了语音控制智能化操作，无需使用者进行肢体的动作，不费力；使视力不佳、行动不便的使用者也能操作，使其正常的运行，无需他人的帮助。
优选地，语音处理模块2为单片机。
优选地，语音处理模块2包括语音预处理单元21、语音识别单元22、语音信号整合匹配单元23和指令输出单元24；语音预处理单元21，用于对接收到的语音指令信息进行预处理，获取有效语音指令片段；语音识别单元22，用于从有效语音指令片段中提取语音特征参数向量，并与预存储的标准语音指令的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则将识别出的语音指令信息发送至语音信号整合匹配单元23；语音信号整合匹配单元23用于将从语音识别单元22接收到的语音指令信息进行整合处理，并发送对应的动作指令信息至指令输出单元24；指令输出单元24用于将从语音信号整合匹配单元23发送的动作指令信息进行数据转换，并将转换后的动作指令数据发送至智能化执行模块3。
优选地，语音信号整合匹配单元23包括整合子单元231和存储对比子单元232，整合子单元231用于将从语音识别单元22接收到的语音指令信息进行整合处理，并将处理后的语音指令信息发送至存储对比子单元232；存储对比子单元232用于存储动作指令信息，并将从整合子单元231接收到的语音指令信息与动作指令信息进行匹配，进一步将相匹配的动作指令信息发送至指令输出单元24。
优选地，语音预处理单元21包括语音去噪子单元211和语音端点检测子单元212。语音去噪子单元211，用于对接收到的语音指令信息进行去噪处理；语音端点检测子单元212，用于对去噪后的语音指令信息进行端点检测，获取有效语音指令片段。
优选地，所述的对接收到的语音指令信息进行去噪处理，具体为：
(1)对接收到的语音指令信息进行S层小波分解，得到各个分解层的小波系数zsd，zsd表示第s层第d个小波系数；
(2)利用下列的阈值函数对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：
Figure BDA0001834815890000041
式中，
Figure BDA0001834815890000042
为阈值处理后的第s层第d个小波系数的估计值，zsd为第s层第d个小波系数，λs为第s层小波系数的阈值，且
Figure BDA0001834815890000043
σ为噪声标准方差，
Figure BDA0001834815890000044
为第s层小波系数的方差，t为预设的参数因子，其满足t＞1，M为接收到的语音指令信息的长度，Ds为第s层小波系数的个数，α为形状系数，其满足0＜α＜1；m为一比例系数，其满足m≥1，sgn(f)为符号函数，当f为正数时，取1，为负数时，取-1；
(3)对得到的小波系数的估计值进行小波重构，得到阈值处理后的语音指令信息，即为去噪后的语音指令信息。
本优选实施例，采用小波变换的方法对采集的声信号进行去噪，该方法不仅能够有效的抑制噪声并且减少接收到的语音指令信息中细节信息的损失，同时根据各个分解层的小波系数与相应分解层的阈值的关系，进而对接收到的语音指令信息进行自适应地去噪；该去噪方法既能有效地“收缩”噪声的高频小波系数，又能够避免有用信号的小波系数被滤除，提高了去噪效果。在该阈值函数中，α为形状系数，用于控制该阈值函数的形状，即控制衰减程度。经过上述新阈值函数处理后，能够有效去除接收到的语音指令信息中所处环境中的噪声，提高了接收到的语音指令信息的质量。
优选地，所述的对去噪后的语音指令信息进行端点检测，获取有效语音指令片段，具体为：
(1)对去噪后的语音指令信息进行处理，具体是对去噪后的语音指令信息进行分帧加窗和快速傅里叶变换；
(2)基于处理后的语音指令信息，确定处理后的语音指令信息的各个帧的端点检测评判值，其中，第n帧的端点检测评判值的计算公式为：
Figure BDA0001834815890000045
式中，EST(n)为第n帧的端点检测评判值，C为第n帧的频点个数，c表示第c个频点，ω(n，c)为处理后的语音指令信息中第n帧的先验信噪比，κ(n，c)为处理后的语音指令信息中第n帧的后验信噪比；
后验信噪比κ(n，c)公式为：
Figure BDA0001834815890000051
式中，|X|2为处理后的语音指令信息的功率谱，χ(n-1，c)为处理后的语音指令信息中第n-1帧中噪声信号对应的噪声功率谱；
先验信噪比ε(n，c)公式为：
Figure BDA0001834815890000052
式中，ζ为权重系数，ωmin为预设的最小先验信噪比；
(3)基于得到的端点检测评判值确定处理后的语音指令信息中有效声音段的起始帧和终止帧，得到有效声音段，具体地，若从第i帧开始，连续Q帧的端点检测评判值均大于设定的阈值，则第i帧就是有效语音指令片段的起始帧；若从第j帧开始，连续Q帧的端点检测评判值均小于设定的阈值，则第j帧就是有效语音指令片段的终止帧，其中j≥i+5N，N为预设的帧数；有效语音指令片段指的是第i帧到第j帧之间的处理后的语音指令信息。
本优选实施例，通过计算各个帧的端点检测评判值来对处理后的语音指令信息进行端点检测，进而获得有效语音指令片段的起始帧和终止帧，此方法不依赖于处理后的语音指令信息的音节特征，因此跟现有技术相比，本方法即使在低信噪比的情况下也能够实现对有效语音指令片段的起始帧和终止帧的准确判断，保证端点检测的高准确率，具有强的鲁棒性。
此端点检测方法能够有效的去除处理后的语音指令信息中一些不必要的冗余信息，也能够有效的避免一些噪声和使用者说话停顿等干扰引起的误判，且该端点检测方法简单、易实现，减少了系统的运算量并且提高了系统的工作效率和正确率。
在一个实施例中，所述从有效语音指令片段中提取语音特征参数向量，并与预存储的多个标准语音指令的语音特征向量分别进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则将识别出的语音指令信息发送至语音信号整合匹配单元。其中，有效语音指令片段X和预存储的标准语音指令U的匹配度值可利用下式计算得到：
Figure BDA0001834815890000053
式中，Acc(X，U)为有效语音指令片段X和预存储的标准语音指令U的匹配度值，xa为有效语音指令片段X的第a个语音特征向量值，A为语音特征向量的维数，ya为预存储的标准语音指令U的第a个语音特征向量值。
有益效果：采用上式分别计算有效语音指令片段X和预存储的标准语音指令U的匹配度值，进而确定使用者的语音指令信息，该算法考虑了有效语音指令片段X中提取到的语音特征参数向量与预存储的标准语音指令的语音特征向量的关联性，进而匹配出相应的语音指令信息，并将其发送至语音信号整合匹配单元，该过程能够对使用者发出的语音指令进行准确识别判断，进而使得按摩椅按照使用者的语音指令执行。使得使用者无需进行肢体的动作，不费力；使视力不佳、行动不便的使用者也能操作，使其正常的运行，无需他人的帮助
优选地，语音识别单元22包括标准语音指令参数特征数据库，该标准语音指令参数特征数据库中存储有能够控制按摩椅工作模式的多个标准语音指令的语音特征向量。
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说明，本领域的普通技术人员应当理解，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 (4)

1.一种智能语音控制按摩椅，包括按摩椅本体，其特征在于，还包括设于所述按摩椅本体上的语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块；
所述按摩椅本体用于装载所述语音输入模块、语音处理模块和智能化执行模块，并受所述智能化执行模块的控制进行工作；
所述语音输入模块，用于接收使用者的语音指令信息，并将语音指令信息传输至所述语音处理模块；
所述语音处理模块，用于对接收到的语音指令信息进行处理，并将对应处理后的语音指令信息的动作指令信息发送至所述智能化执行模块；
所述智能化执行模块用于接收所述动作指令信息，并按照所述动作指令信息控制所述按摩椅本体工作；
所述语音处理模块包括语音预处理单元、语音识别单元、语音信号整合匹配单元和指令输出单元；
所述语音预处理单元，用于对接收到的语音指令信息进行预处理，获取有效语音指令片段；
所述语音识别单元，用于从所述的有效语音指令片段中提取语音特征参数向量，并与预存储的标准语音指令的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则将识别出的语音指令信息发送至所述语音信号整合匹配单元；
所述语音信号整合匹配单元，用于将从所述语音识别单元接收到的语音指令信息进行整合处理，并发送对应的动作指令信息至所述指令输出单元；
所述指令输出单元用于将从所述语音信号整合匹配单元发送的动作指令信息进行数据转换，并将转换后的动作指令数据发送至所述智能化执行模块；
所述语音预处理单元包括语音去噪子单元和语音端点检测子单元；
所述语音去噪子单元，用于对接收到的语音指令信息进行去噪处理；
所述语音端点检测子单元，用于对去噪后的语音指令信息进行端点检测，获取有效语音指令片段；
所述的对去噪后的语音指令信息进行端点检测，获取有效语音指令片段，具体为：
(1)对去噪后的语音指令信息进行处理，具体是对去噪后的语音指令信息进行分帧加窗和快速傅里叶变换；
(2)基于处理后的语音指令信息，确定处理后的语音指令信息的各个帧的端点检测评判值，其中，第n帧的端点检测评判值的计算公式为：
Figure FDA0002490434500000021
式中，EST(n)为第n帧的端点检测评判值，C为第n帧的频点个数，c表示第c个频点，ω(n,c)为处理后的语音指令信息中第n帧的先验信噪比，κ(n,c)为处理后的语音指令信息中第n帧的后验信噪比；
后验信噪比κ(n,c)公式为：
Figure FDA0002490434500000022
式中，|X|2为处理后的语音指令信息的功率谱，χ(n-1,c)为处理后的语音指令信息中第n-1帧中噪声信号对应的噪声功率谱；
先验信噪比ε(n,c)公式为：
Figure FDA0002490434500000023
式中，ζ为权重系数，ωmin为预设的最小先验信噪比；
(3)基于得到的端点检测评判值确定处理后的语音指令信息中有效声音段的起始帧和终止帧，得到有效声音段，具体地，若从第i帧开始，连续Q帧的端点检测评判值均大于设定的阈值，则第i帧就是有效语音指令片段的起始帧；若从第j帧开始，连续Q帧的端点检测评判值均小于设定的阈值，则第j帧就是有效语音指令片段的终止帧，其中j≥i+5N，N为预设的帧数；有效语音指令片段指的是第i帧到第j帧之间的处理后的语音指令信息。
2.根据权利要求1所述的智能语音控制按摩椅，其特征在于，所述语音信号整合匹配单元包括整合子单元和存储对比子单元，所述整合子单元用于将从所述语音识别单元接收到的语音指令信息进行整合处理，并将处理后的语音指令信息发送至所述存储对比子单元；
所述存储对比子单元用于存储动作指令信息，并将从所述整合子单元接收到的语音指令信息与动作指令信息进行匹配，进一步将相匹配的动作指令信息发送至所述指令输出单元。
3.根据权利要求1所述的智能语音控制按摩椅，其特征在于，所述对接收到的语音指令信息进行去噪处理，具体为：
(1)对接收到的语音指令信息进行S层小波分解，得到各个分解层的小波系数zsd，zsd表示第s层第d个小波系数；
(2)利用下列的阈值函数对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：
Figure FDA0002490434500000031
式中，
Figure FDA0002490434500000032
为阈值处理后的第s层第d个小波系数的估计值，zsd为第s层第d个小波系数，λs为第s层小波系数的阈值，且
Figure FDA0002490434500000033
σ为噪声标准方差，
Figure FDA0002490434500000034
为第s层小波系数的方差，t为预设的参数因子，其满足t>1，M为接收到的语音指令信息的长度，Ds为第s层小波系数的个数，α为形状系数，其满足0α＜1；m为一比例系数，其满足m≥1，sgn(f)为符号函数，当f为正数时，取1，为负数时，取-1；
(3)对得到的小波系数的估计值进行小波重构，得到阈值处理后的语音指令信息，即为去噪后的语音指令信息。
4.根据权利要求1所述的智能语音控制按摩椅，其特征在于，所述语音处理模块为单片机。
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一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法;李锦，何培宇;《四川大学学报（自然科学版）》;20070228;第69-72页 *
低信噪比环境下改进的语音端点检测算法;董胡;《计算机技术与发展》;20160218;第71-74页 *

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