CN109918298A - 智能语音前端麦克风调试方法、装置、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能语音前端麦克风调试方法、装置、系统及存储介质，其方法包括：录音采集模块在被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，并将录制采集的语音数据和当前预设语音参数通过网络传输模块上传到云端的语音分析模块；通过语音分析模块获取预设参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；通过参数优化模块基于新的前端语音处理算法参数更新被测语音设备的前端语音处理算法参数。本发明能够快速实现算法升级和优化，提高语音项目集成开发的效率，快速实现方案集成落地。
Description
技术领域
本发明涉及语音项目集成开发领域，尤其涉及一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
目前，智能语音解决方案都是将前端麦克风(含阵列)算法按项目单独调试，每个项目都需要单独做前端语音算法调试和优化，涉及大量的现场工作，工作量大进度慢，算法工程师很难同时支持多地域多项目的调试工作，因此需要更高效率的调试方式来进行快速语音项目集成开发。
发明内容
本发明提供一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法、装置、系统及存储介质，以提高语音项目集成开发的效率，提高麦克风调试效率。
为实现上述目的，本发明提供一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法，其特征在于，所述方法应用于智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统包括：录音采集模块、参数优化模块，所述方法包括以下步骤：
所述录音采集模块在被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，所述测试环境中播放预设的音频；通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
通过参数优化模块基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
其中，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统还包括：网络传输模块；所述录音采集模块通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据的步骤之后，还包括：
将预设参数或者更新的参数和录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块。
其中，所述通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数的步骤包括：
通过云端的语音分析模块获取预设语音参数，基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数，并通过OTA接口下发给被测语音设备；或者
通过云端基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，并得到诊断调试结果，由监督者通过远程诊断&调试接口获取所述诊断调试结果并进行算法优化，得到诊断调试及算法优化后的新的前端语音处理算法设置参数；或者
通过远程诊断&调试接口提供给监督者诊断调试和控制接口，由所述监督者通过所述诊断调试和控制接口获取提取的前端语音参数和语音数据，并将提取的前端语音数据进行自动算法分析诊断，与预设的语音测试指标对照来进行诊断调试及算法优化，得到诊断调试及算法优化后的新的前端语音处理算法设置参数。
其中，所述通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数的步骤中还包括：
云端通过相应的OTA接口对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
其中，所述预设语音参数至少包括：信噪比、噪声模型中的一种。
其中，所述被测语音设备至少包括：智能音箱、语音智能灯、智能语音空调。
本发明还提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统，包括：录音采集模块、网络传输模块、诊断调试模块、参数优化模块，其中：
所述录音采集模块，用于通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，并将预设参数和录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块，所述测试环境中播放预设的音频；
所述诊断调试模块，用于根据获取的预设语音参数，通过所述语音分析模块对录制采集的语音数据进行自动算法分析，判别是否符合预期标准，根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
所述参数优化模块，用于基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
其中，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统还包括：
OTA模块，用于通过相应的OTA接口对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
此外，本发明实施例还提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
相比现有技术，本发明通过智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法能够快速实现算法升级和优化，包括固件OTA和参数优化等功能，，提高麦克风调试效率，提高语音项目集成开发的效率，快速实现方案集成落地。
附图说明
图1是本发明智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明实施例的系统架构示意图；
图4是本发明实施例的场景流程示意图；
图5是现有麦克风调试方法与本发明调试方法的对比示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明第一实施例提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法，所述方法应用于智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统包括：录音采集模块、参数优化模块，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，所述录音采集模块在被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，所述测试环境中播放预设的音频；
本实施例的系统架构可以参照图3所示，其中，语音分析模块可以设置在本端，也可以设置在云端。
其中，所述被测语音设备可以包括：智能音箱、语音智能灯、智能语音空调等进行语音控制的智能设备或终端。
步骤S2，通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
其中，所述预设语音参数可以包括：信噪比、噪声模型等，可以根据语音设备的类型和场景需要进行选择，在此不作具体限定。
具体地，可以采用如下方案：
作为一种实现方式，可以通过云端进行诊断调试及算法参数优化，通过云端的语音分析模块获取预设语音参数，基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数，并通过OTA接口下发给被测语音设备。
即：通过云端基于远程诊断&调试接口对所述提取的前端语音参数进行诊断调试，并得到诊断调试结果，根据所述诊断调试结果对前端语音处理算法参数进行自动优化，获得诊断调试及算法优化后的前端语音处理算法参数，并通过OTA接口下发给被测语音设备；
或者，作为另一种实现方式，可以通过云端诊断调试，通过监督者进行算法参数优化，即：通过云端基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，并得到诊断调试结果，由监督者通过远程诊断&调试接口获取所述诊断调试结果并进行算法优化，得到诊断调试及算法优化后的新的前端语音处理算法设置参数；
或者，作为再一种实现方式，通过监督者在被测设备本端进行诊断调试及算法参数优化，即：通过远程诊断&调试接口提供给监督者诊断调试和控制接口，由所述监督者通过所述诊断调试和控制接口获取提取的前端语音参数和语音数据，并将提取的前端语音数据进行自动算法分析诊断，与预设的语音测试指标对照来进行诊断调试及算法优化，得到诊断调试及算法优化后的前端语音处理算法设置参数。
其中，通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数的步骤中还包括：云端通过相应的OTA接口(或者OTA协议)对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
本实施例中，设备端支持自动化的固件升级和参数升级两种方式的OTA；
其中，主要负责设备端固件升级。
OTA英文全称是Over-the-Air Technology，即空间下载技术的意思。OTA升级是Android系统提供的标准软件升级方式。它功能强大，可以无损失升级系统，主要通过网络[例如WIFI、4G/5G等移动网络]自动下载OTA升级包、自动升级，但是也支持通过下载OTA升级包到SD卡升级。OTA的升级包非常的小，一般几M到十几M，并且最重要的是，OTA升级无需备份数据，短短几分钟就完成所有升级工作，所有数据都会完好无损的保留下来。
步骤S3，通过参数优化模块基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
通过参数优化模块基于所述诊断调试结果更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数，提升算法适应性。
更新过算法的被测设备可以进行实际的测试后，再进行下一轮的循环。
本实施例通过上述方案，具体通过智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法能够快速实现算法升级和优化，包括固件OTA和参数优化等功能，提高语音项目集成开发的效率，快速实现方案集成落地。
如图2所示，本发明第二实施例提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法，在本实施例中，所述语音分析模块设置在云端，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统还包括：网络传输模块；所述步骤S1，录音采集模块通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据的步骤之后，还包括：
步骤S10，将录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块。
其中，网络(Internet Of Things)指物联网又称传感网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。“物联网”(Internet of Things)指的是将各种信息传感设备，如射频识别装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。其目的是让所有的物品都与网络连接在一起，方便识别和管理。
本实施例系统架构参照图3所示，其具体的实现场景可以参照图4所示。
具体地，首先，测试者采用标准的测试环境，播放预设的音频；
然后，被测设备(智能音箱、语音智能灯、智能语音空调等设备)先录制采集语音数据，通过网络传输模块上传到云端的语音分析模块；
然后，语音分析模块对录制的语音数据进行自动算法分析，提取信噪比、噪声模型等多种前端语音参数；
其中，远程诊断&调试接口提供给监督者诊断调试和控制接口，监督者主要通过与预设的语音测试指标对照来进行诊断调试，优化，其中，设备端支持自动化的固件升级和参数升级两种方式的OTA。
之后，参数优化模块更新被测设备的前端语音处理算法参数，提升算法适应性；
更新过算法的被测设备可以进行实际的测试后，再进行下一轮的循环。
此外，参照图3所示，本发明实施例还提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统，包括：录音采集模块、网络传输模块、诊断调试模块、参数优化模块，其中：
所述录音采集模块，用于通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，并将预设参数和录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块，所述测试环境中播放预设的音频；
所述诊断调试模块，用于根据获取的预设语音参数，通过所述语音分析模块对录制采集的语音数据进行自动算法分析，判别是否符合预期标准，根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
所述参数优化模块，用于基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
进一步地，所述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统还包括：
OTA模块，用于通过相应的OTA对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
本实施例通过上述方案，具体通过智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统能够快速实现算法升级和优化，包括固件OTA和参数优化等功能，提高语音项目集成开发的效率，快速实现方案集成落地。
需要说明的是，上述智能语音前端麦克风(含阵列)调试系统中各功能模块可以根据实际情况设置，比如，作为一种实施例，上述录音采集模块、网络传输模块、参数优化模块可以设置在被测语音设备端，上述语音分析模块、诊断调试模块(对应图3中的远程诊断&调试接口)、OTA模块可以设置在云端。其他实现方式在此不再列举。
此外，本发明还提出一种智能语音前端麦克风(含阵列)调试装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上所述的方法的步骤，本实施例的实现原理，请参照上述各实施例，在此不再赘述。
此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上所述的方法的步骤，本实施例的实现原理，请参照上述各实施例，在此不再赘述
相比现有技术，本发明具有如下优点：
通过智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法能够快速实现算法升级和优化，包括固件OTA和参数优化等功能，提高语音项目集成开发的效率，快速实现方案集成落地。
如图5所示，图5是现有麦克风调试方法与本发明调试方法的对比示意图。
现有的智能语音解决方案都是将前端麦克风(含阵列)算法按项目单独调试，每个项目都需要单独做前端语音算法调试和优化，涉及大量的现场工作，工作量大进度慢，算法工程师很难同时支持多地域多项目的调试工作，通过本发明改进方案后，可以采用更高效率的云调试服务来进行快速语音项目集成开发，提高麦克风调试效率。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种智能语音前端麦克风调试方法，其特征在于，所述方法应用于智能语音前端麦克风调试系统，所述智能语音前端麦克风调试系统包括：录音采集模块、参数优化模块，所述方法包括以下步骤：
所述录音采集模块在被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，所述测试环境中播放预设的音频；通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
通过参数优化模块基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
2.根据权利要求1所述的智能语音前端麦克风调试方法，其特征在于，所述智能语音前端麦克风调试系统还包括：网络传输模块；所述录音采集模块通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据的步骤之后，还包括：
将预设参数或者更新的参数和录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块。
3.根据权利要求2所述的智能语音前端麦克风调试方法，其特征在于，所述通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数的步骤包括：
通过云端的语音分析模块获取预设语音参数，基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数，并通过OTA接口下发给被测语音设备；或者
通过云端基于远程诊断&调试接口对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，并得到诊断调试结果，由监督者通过远程诊断&调试接口获取所述诊断调试结果并进行算法优化，得到诊断调试及算法优化后的新的前端语音处理算法设置参数；或者
通过远程诊断&调试接口提供给监督者诊断调试和控制接口，由所述监督者通过所述诊断调试和控制接口获取提取的前端语音参数和语音数据，并将提取的前端语音数据进行自动算法分析诊断，与预设的语音测试指标对照来进行诊断调试及算法优化，得到诊断调试及算法优化后的新的前端语音处理算法设置参数。
4.根据权利要求3所述的智能语音前端麦克风调试方法，其特征在于，所述通过语音分析模块获取预设语音参数，对录制采集的语音数据进行自动算法分析诊断，判决是否符合预期标准；根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数的步骤中还包括：
云端通过相应的OTA接口对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
5.根据权利要求1所述的智能语音前端麦克风调试方法，其特征在于，所述预设语音参数至少包括：信噪比、噪声模型中的一种。
6.根据权利要求1所述的智能语音前端麦克风(含阵列)调试方法，其特征在于，所述被测语音设备至少包括：智能音箱、语音智能灯、智能语音空调。
7.一种智能语音前端麦克风调试系统，其特征在于，包括：录音采集模块、网络传输模块、诊断调试模块、参数优化模块，其中：
所述录音采集模块，用于通过被测语音设备录制采集预设标准的测试环境中的语音数据，并将预设参数和录制采集的语音数据通过所述网络传输模块上传到云端的语音分析模块，所述测试环境中播放预设的音频；
所述诊断调试模块，用于根据获取的预设语音参数，通过所述语音分析模块对录制采集的语音数据进行自动算法分析，判别是否符合预期标准，根据判决结果是否符合预期的偏差程度，人工或者自动进行算法优化，生成新的前端语音处理算法设置参数；
所述参数优化模块，用于基于所述新的前端语音处理算法设置参数更新所述被测语音设备的前端语音处理算法参数。
8.根据权利要求7所述的智能语音前端麦克风调试系统，其特征在于，所述智能语音前端麦克风调试系统还包括：
OTA模块，用于通过相应的OTA接口对被测语音设备进行固件升级和参数升级。
9.一种智能语音前端麦克风调试装置，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。
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