CN110830866A - 一种语音助手唤醒方法、装置及无线耳机和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种语音助手唤醒方法、装置及一种无线耳机和计算机可读存储介质,该方法包括:通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;若是,则控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。由此可见,本申请提供的语音助手唤醒方法,用户可以在无需手动操作的情况下通过无线耳机唤醒语音助手,同时保持线耳机的低功耗,延长无线耳机的使用时间。

Description

一种语音助手唤醒方法、装置及无线耳机和存储介质
技术领域
本申请涉及无线耳机技术领域,更具体地说,涉及一种语音助手唤醒方法、装置及一种无线耳机和一种计算机可读存储介质。
背景技术
在相关技术中,通过无线耳机唤醒语音助手的方式为实时监测声音信号,无线耳机上的麦克风采集到预设指令时,通过特定运算判断出用户想要触发语音助手的意图。但是,上述方案需要保持麦克风常开,且采样频率足够高以保证其能监测到用户的语音行为,导致无线耳机的功耗提高,降低其续航能力。
因此,如何以较小的功耗实现通过无线耳机唤醒语音助手是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种语音助手唤醒方法、装置及一种无线耳机和一种计算机可读存储介质,以较小的功耗实现通过无线耳机唤醒语音助手。
为实现上述目的,本申请提供了一种语音助手唤醒方法,包括:
通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;
若是,则控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
其中,所述判断所述电信号是否为音频指令,包括:
对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;
将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;
当所述概率大于预设值时,判定所述电信号为音频指令。
其中,还包括:
获取所述唤醒指令对应的标准电信号,利用所述标准电信号初始化深度神经网络的参数;
相应的,将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手之后,还包括:
利用所述电信号优化所述深度神经网络的参数。
其中,所述判断所述电信号是否为音频指令之前,还包括:
过滤所述电信号中的噪声信号。
其中,所述通过传感器获取电信号之后,还包括:
判断所述电信号中是否包括人声信号;
若是,则执行所述判断所述电信号是否为音频指令的步骤。
其中,所述传感器包括振动传感器或声表面波传感器。
其中,所述声表面波传感器包括第一叉指电极和第二叉指电极,所述通过传感器获取电信号,包括:
向所述第一叉指电极发送预设频率电信号,以便所述第一叉指电极将所述预设频率电信号发送至所述第二叉指电极;
从所述第二叉指电极中获取所述电信号。
为实现上述目的,本申请提供了一种语音助手唤醒装置,包括:
第一判断模块,用于通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;
采集模块,用于当所述电信号为音频指令时,控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
发送模块,用于将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
为实现上述目的,本申请提供了一种无线耳机,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如上述语音助手唤醒方法的步骤。
为实现上述目的,本申请提供了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执行时实现如上述语音助手唤醒方法的步骤。
通过以上方案可知,本申请提供的一种语音助手唤醒方法,包括:通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;若是,则控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
本申请提供的语音助手唤醒方法,在无线耳机中添加额外的传感器,并保持其常开状态,麦克风在正常状态下处于关闭状态。当传感器采集到音频指令对应的电信号时,开启麦克风。由于传感器的功耗远低于麦克风,因此通过传感器采集用户的指令,可以降低无线耳机唤醒语音助手的功耗。由此可见,本申请提供的语音助手唤醒方法,用户可以在无需手动操作的情况下通过无线耳机唤醒语音助手,同时保持线耳机的低功耗,延长无线耳机的使用时间。本申请还公开了一种语音助手唤醒装置及一种无线耳机和一种计算机可读存储介质,同样能实现上述技术效果。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
图1为根据一示例性实施例示出的一种语音助手唤醒方法的流程图;
图2为根据一示例性实施例示出的另一种语音助手唤醒方法的流程图;
图3为根据一示例性实施例示出的又一种语音助手唤醒方法的流程图;
图4为声表面波传感器示意图;
图5为声表面波传感器二维结构图;
图6为获取电信号的测量示意图;
图7为根据一示例性实施例示出的一种语音助手唤醒装置的结构图;
图8为根据一示例性实施例示出的一种无线耳机的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例公开了一种语音助手唤醒方法,以较小的功耗实现通过无线耳机唤醒语音助手。
参见图1,根据一示例性实施例示出的一种语音助手唤醒方法的流程图,如图1所示,包括:
S101:通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;若是,则进入S102;
在具体实施中,在无线耳机中添加额外的传感器,通过传感器采集电信号。此处的传感器可以包括振动传感器、声表面波传感器等,只要可以采集到用户发出的音频指令,均在本实施例的保护范围内。
传感器采集到电信号后,判断其是否为音频指令,而不是噪声、其他人的行为或动作产生的干扰信号,此处不对具体的判断方式进行限定。当传感器为振动传感器时,由于用户发出音频指令的频率与其他干扰信号不同,可以基于电信号的频率进行判断。当传感器为声表面波传感器时,由于声表面波的传播速度慢,所以皮肤表面传播时,容易携带传播介质的信息,当用户发出音频指令时,会产生与静止状态完全不同的特征,这一特征就蕴藏在传播的声表面波中。
优选的,所述判断所述电信号是否为音频指令的步骤包括:对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;当所述概率大于预设值时,判定所述电信号为音频指令。
在具体实施中,将电信号输入深度神经网络中进行判断,以分析该电信号是否为用户主动发出的音频指令。由于在用户佩戴无线耳机时,不说话时也会产生一定的低频振动信号,例如运动、咳嗽产生的信号,这部分信号不带有信息,可以通过深度神经网络进行识别和过滤。电信号可以按照时间进行分片,分别提取各分片的幅值和频率信息作为深度神经网络的输入,深度神经网络的中间层设置为ReLU激活函数,最后一层设置为Sigmoid激活函数并开始前向迭代,输出为该电信号为唤醒指令的概率,当概率大于预设值时,判定其为音频指令。当传感器为声表面波传感器时,控制芯片可以以不低于50Hz的频率读取声表面波传感器的值,将测量到的信号输入深度神经网络中进行判断。
可以理解的是,上述方案还包括:获取所述唤醒指令对应的标准电信号,利用所述标准电信号初始化深度神经网络的参数。当用户初次使用利用无线耳机唤醒语音助手的功能时,引导用户唤醒一次语音助手,此时采集到一次用户的声音信息,即标准电信号作为首次训练样本,初始化深度神经网络的参数。在后续唤醒语音助手时,采集电信号,并将标准电信号作为一次训练样本。当后续步骤判定该电信号为唤醒指令时,利用唤醒指令对应的电信号作为训练样本送入后向迭代,用于优化深度神经网络的参数。
需要说明的是,无线耳机仅判断电信号是否为音频指令,而不关注该音频指令是否为语音助手的唤醒指令,即无线耳机不对指令表达的含义进行识别。上述深度神经网络输出电信号为唤醒指令的概率,当概率大于预设值时说明电信号为音频指令的可能性很高,进行后续步骤的进一步判断。
S102:控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
S103:将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
在具体实施中,无线耳机确定采集到的电信号为用户的指令,开启麦克风采集音频信息。与终端中的音频网关建立语音链路,将音频信息传输至终端,由终端判断音频指令的含义为唤醒语音助手,而不是其他含义,即当该音频指令为唤醒指令时唤醒语音助手。
本申请实施例提供的语音助手唤醒方法,在无线耳机中添加额外的传感器,并保持其常开状态,麦克风在正常状态下处于关闭状态。当传感器采集到音频指令对应的电信号时,开启麦克风。由于传感器的功耗远低于麦克风,因此通过传感器采集用户的指令,可以降低无线耳机唤醒语音助手的功耗。由此可见,本申请实施例提供的语音助手唤醒方法,用户可以在无需手动操作的情况下通过无线耳机唤醒语音助手,同时保持线耳机的低功耗,延长无线耳机的使用时间。
本申请实施例公开了一种语音助手唤醒方法,相对于上一实施例,本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的:
参见图2,根据一示例性实施例示出的另一种语音助手唤醒方法的流程图,如图2所示,包括:
S201:通过振动传感器获取电信号,并过滤所述电信号中的噪声信号;
S202:判断所述电信号中是否包括人声信号;若是,则进入S203;
在本实施例中,传感器具体为振动传感器。在用户未说话时,振动传感器会收集到环境噪声,环境噪声一般为高频信号,而人的正常说话声音频段为一般为100Hz-500Hz。所以当用户说话时,滤波电路会将高频的噪声信号滤去,保留人声对应的信号。防止过多的环境干扰,导致麦克风的频繁启动,同时防止过多的干扰导致后续深度神经网络的计算误差较大。过滤噪声信号后,判断保留的电信号中是否包括上述频段的信号,即是否包括人声信号;若是,则进入S203。
S203:对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;
S204:将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;
S205:当所述概率大于预设值时,控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
S206:将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
由此可见,本实施例通过振动传感器采集电信号,降低无线耳机唤醒语音助手的功耗,延长无线耳机的使用时间。通过滤波电路对采集到的电信号进行噪声过滤,提高了识别音频指令的准确度。另外,通过添加深度神经网络提高了识别音频指令的准确度,进而提高唤醒语音助手的准确率。
本申请实施例公开了一种语音助手唤醒方法,相对于第一实施例,本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的:
参见图3,根据一示例性实施例示出的又一种语音助手唤醒方法的流程图,如图3所示,包括:
S301:向所述第一叉指电极发送预设频率电信号,以便所述第一叉指电极将所述预设频率电信号发送至所述第二叉指电极;
S302:从所述第二叉指电极中获取电信号,过滤所述电信号中的噪声信号;
在本实施例中,传感器具体为声表面波传感器。声表面波传感器是在压电材料上制作的两个声电换能器,如图4所示,可以通过开孔的形式制作在无线耳机的表面,由于声表面波具有极低的传播速度和极短的波长,所以声表面波传感器可以做到极小的尺寸。具体的,如图5所示,声表面波传感器可以包括第一叉指电极和第二叉指电极,上端为发射端,将电信号转换成声信号发射出来,下端为接收端,将接收到的声信号转换成电信号用于分析。
在具体实施中,如图6所示,控制芯片通过第一叉指电极以预设频率施加一定特征的电信号,该电信号经过皮肤表面传播后,被第二叉指电极所接收,利用滤波电路对噪声信号进行过滤,保留人声对应的信号。
S303:判断过滤后的电信号是否为音频指令;若是,则进入S304;
S304:对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;
S305:将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;
S306:当所述概率大于预设值时,控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
S307:将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
由此可见,本实施例通过声表面波传感器采集电信号,降低无线耳机唤醒语音助手的功耗,延长无线耳机的使用时间。通过滤波电路对采集到的电信号进行噪声过滤,提高了识别音频指令的准确度。另外,通过添加深度神经网络提高了识别音频指令的准确度,进而提高唤醒语音助手的准确率。
下面对本申请实施例提供的一种语音助手唤醒装置进行介绍,下文描述的一种语音助手唤醒装置与上文描述的一种语音助手唤醒方法可以相互参照。
参见图7,根据一示例性实施例示出的一种语音助手唤醒装置的结构图,如图7所示,包括:
第一判断模块701,用于通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;
采集模块702,用于当所述电信号为音频指令时,控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
发送模块703,用于将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
本申请实施例提供的语音助手唤醒装置,在无线耳机中添加额外的传感器,并保持其常开状态,麦克风在正常状态下处于关闭状态。当传感器采集到音频指令对应的电信号时,开启麦克风。由于传感器的功耗远低于麦克风,因此通过传感器采集用户的指令,可以降低无线耳机唤醒语音助手的功耗。由此可见,本申请实施例提供的语音助手唤醒装置,用户可以在无需手动操作的情况下通过无线耳机唤醒语音助手,同时保持线耳机的低功耗,延长无线耳机的使用时间。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,所述第一判断模块701包括:
分片单元,用于通过传感器获取电信号,并对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;
输入单元,用于将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;
判定单元,用于当所述概率大于预设值时,判定所述电信号为音频指令。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,还包括:
初始化模块,用于获取所述唤醒指令对应的标准电信号,利用所述标准电信号初始化深度神经网络的参数;
优化模块,用于在将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手之后,利用所述电信号优化所述深度神经网络的参数。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,还包括:
过滤模块,用于过滤所述电信号中的噪声信号。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,还包括:
第二判断模块,用于判断所述电信号中是否包括人声信号;若是,则执行所述判断所述电信号是否为音频指令的步骤。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,所述传感器包括振动传感器或声表面波传感器。
在上述实施例的基础上,作为一种优选实施方式,所述声表面波传感器包括第一叉指电极和第二叉指电极,所述第一判断模块701包括:
发送单元,用于向所述第一叉指电极发送预设频率电信号,以便所述第一叉指电极将所述预设频率电信号发送至所述第二叉指电极;
获取单元,用于从所述第二叉指电极中获取所述电信号;
判断单元,用于判断所述电信号是否为音频指令。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
本申请还提供了一种无线耳机,参见图8,本申请实施例提供的一种无线耳机800的结构图,如图8所示,可以包括处理器11和存储器12。该无线耳机800还可以包括多媒体组件13,输入/输出(I/O)接口14,以及通信组件15中的一者或多者。
其中,处理器11用于控制该无线耳机800的整体操作,以完成上述的语音助手唤醒方法中的全部或部分步骤。存储器12用于存储各种类型的数据以支持在该无线耳机800的操作,这些数据例如可以包括用于在该无线耳机800上操作的任何应用程序或方法的指令,以及应用程序相关的数据,例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器12可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM),电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。多媒体组件13可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏,音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如,音频组件可以包括一个麦克风,麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器12或通过通信组件15发送。音频组件还包括至少一个扬声器,用于输出音频信号。I/O接口14为处理器11和其他接口模块之间提供接口,上述其他接口模块可以是键盘,鼠标,按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件15用于该无线耳机800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信,例如Wi-Fi,蓝牙,近场通信(Near FieldCommunication,简称NFC),2G、3G或4G,或它们中的一种或几种的组合,因此相应的该通信组件15可以包括:Wi-Fi模块,蓝牙模块,NFC模块。
在一示例性实施例中,无线耳机800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述的语音助手唤醒方法。
在另一示例性实施例中,还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质,该程序指令被处理器执行时实现上述语音助手唤醒方法的步骤。例如,该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器12,上述程序指令可由无线耳机800的处理器11执行以完成上述的语音助手唤醒方法。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以对本申请进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是,在本说明书中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种语音助手唤醒方法,其特征在于,应用于无线耳机,包括:
通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;
若是,则控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
2.根据权利要求1所述语音助手唤醒方法,其特征在于,所述判断所述电信号是否为音频指令,包括:
对所述电信号按照时间进行分片操作,并提取每个分片的幅值和频率;
将每个所述分片的幅值和频率输入深度神经网络中,得到所述电信号为所述唤醒指令的概率;
当所述概率大于预设值时,判定所述电信号为音频指令。
3.根据权利要求2所述语音助手唤醒方法,其特征在于,还包括:
获取所述唤醒指令对应的标准电信号,利用所述标准电信号初始化深度神经网络的参数;
相应的,将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手之后,还包括:
利用所述电信号优化所述深度神经网络的参数。
4.根据权利要求2所述语音助手唤醒方法,其特征在于,所述判断所述电信号是否为音频指令之前,还包括:
过滤所述电信号中的噪声信号。
5.根据权利要求1所述语音助手唤醒方法,其特征在于,所述通过传感器获取电信号之后,还包括:
判断所述电信号中是否包括人声信号;
若是,则执行所述判断所述电信号是否为音频指令的步骤。
6.根据权利要求1至5中任一项所述语音助手唤醒方法,其特征在于,所述传感器包括振动传感器或声表面波传感器。
7.根据权利要求6所述语音助手唤醒方法,其特征在于,所述声表面波传感器包括第一叉指电极和第二叉指电极,所述通过传感器获取电信号,包括:
向所述第一叉指电极发送预设频率电信号,以便所述第一叉指电极将所述预设频率电信号发送至所述第二叉指电极;
从所述第二叉指电极中获取所述电信号。
8.一种语音助手唤醒装置,其特征在于,应用于无线耳机,包括:
第一判断模块,用于通过传感器获取电信号,判断所述电信号是否为音频指令;
采集模块,用于当所述电信号为音频指令时,控制麦克风开启,并利用所述麦克风采集音频信息;
发送模块,用于将所述音频信息发送至终端中的音频网关,以便所述音频网关在判定所述音频信息为唤醒指令时唤醒语音助手。
9.一种无线耳机,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述语音助手唤醒方法的步骤。
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执行时实现如权利要求1至7任一项所述语音助手唤醒方法的步骤。
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