TWI581254B - 環噪消除系統及其應用方法 - Google Patents
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Description
本發明關於智慧語音互動領域，特別是關於一種環噪消除系統及其應用方法。
隨著機器人的應用領域擴大和人工智慧技術的飛速發展，面向普通家庭的智能機器人開始被人們關注。面向家庭的智慧機器人是一種有別於工業控制機器人的具有一定外界感知能力及處理能力的擬人機器系統。家庭機器人不同於傳統工業機器人，其最重要的特徵就是便於互動，而最自然的對話模式就是語音互動，然而人與機器的語音互動存在極大的不確定性，其中關鍵問題之一就是日常環境噪音對有效語音的影響較大，日常環境中的噪音會導致機器人無法識別或誤識別人類的語音，最後導致語音互動的效果大打折扣。目前大多數應用於家庭的智慧機器人由於缺少對環境噪音的有效消除方法，在信噪比較低的環境中幾乎無法正常工作。而另外一些智慧設備多將應用於傳統電話通信領域的語音增強技術應用於家庭智慧設備上，應用於電話通信的傳統環境噪音消除與語音增強技術大多對說話人和設備的互動距離提出了一定的限制。除此之外，一些應用於傳統電話通信領域的語音增強技術僅對穩態噪音有較好的效果，對日常環境中的一些非穩態噪音則效果較差。
家庭智慧機器人是一個全新的領域，目前環境噪音消除技術針對該領域還沒有較深的研究和應用，傳統的環境噪音消除技術多用於電話通信，這些技術的主要目的是防止環境背景噪音對通信質量的影響。目前基於語音互動的智慧設備使用的常見環境噪音消除技術多來自傳統電話通信的已有技術，這些技術有頻譜相減法，維納濾波法，自適應噪音抵消法。這些方法應用到機器人領域都存在一些問題。頻譜相減法是一種用語音段幅值均值減去無語音段間隙取得噪音均值，然後利用噪音均值做噪音消除的方法，該方法對非穩態噪音有較差的效果，容易造成噪音消除後的語音失真，從而導致語音識別率下降。維納濾波法則是利用維納濾波器的傳遞函數，將噪音幅值均值與語音段幅值進行卷積，得到噪音消除後訊號的幅值資訊。維納濾波法不會造成較嚴重的語音失真，並且能有效的抑制環境中的變化範圍不大或較穩定的噪音。但是該方法是通過計算無聲期間的統計平均來估計噪音功率譜來估計噪音均值，這種估計是以噪音功率譜在發聲前和發聲後變化不大作爲前提下的，故在變化較大的非穩態噪音情況下，該方法無法獲得較好的降噪效果。另一種在智慧設備上多採用的環境噪音消除方法是定向麥克風加自適應噪音抵消的方法，該方法使用一個全向麥克風用於收集環境噪音，一個定向麥克風收集用戶語音，然後針對兩種訊號做自適應降噪抵消來獲得純淨的語音訊號。上述方法在傳統電話手機上有較好的環境噪音消除效果，而在機器人上卻無法適用。這是因爲上述方法依賴定向麥克風來收集用戶語音，這就要求用戶和定向麥克風保持一定的距離和方向，顯然在家庭機器人環境下該方法無法適用。
鑒於上述問題，本發明提供一種環噪消除方法，應用於家庭機器人，包括以下步驟：步驟S1，一採集單元對所述機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣，獲取與所述聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對所述音頻訊號通過傅立葉變換分析獲取與所述音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中所述音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；步驟S2，按照預定的方法判斷當前所述的音頻幀是否匹配一預設的語音幀；步驟S3，於所述音頻幀匹配所述語音幀的狀態下，更新所述採集頻譜中每個所述音頻幀所對應的一噪音功率譜；步驟S4，獲取所述採集頻譜中的所述噪音功率譜的增益，並根據所述增益對所述採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；步驟S5，對所述計算結果進行傅立葉逆變換，去除所述音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
於一較佳實施方式中，其中所述步驟3中還包括：步驟31、於所述音頻幀不匹配所述語音幀的狀態下，讀取當前的所述噪音功率譜；於所述噪音功率譜爲0的狀態下，執行步驟33；步驟32、根據所述噪音功率譜和所述採集頻譜處理計算得到新功率噪音譜，並將所述新功率噪音譜賦值於所述功率噪音譜；步驟33、根據當算所處環境中的噪音變異數計算並更新所述噪音功率譜。
於一較佳實施方式中，其中所述步驟32中，所述噪音功率譜和所述採集頻譜按照平滑處理方法得到新功率噪音譜。
本發明更提供一種一種環噪消除系統，應用於家庭機器人中，其特徵在於，包括：採集單元，用以對所述機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣獲取與所述聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對所述音頻訊號通過傅立葉變換分析獲取與所述音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中，所述聲音訊號中包括噪音訊號，所述音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；判斷單元，連接所述採集單元，用以按照預定的方法判斷當前所述的音頻幀是否匹配一預設的語音幀；並形成一判斷結果輸出；更新單元，連接所述判斷單元，於所述判斷結果爲所述音頻幀匹配所述語音幀的狀態下，更將所述採集頻譜中每個所述音頻幀所對應的一噪音功率譜；計算單元，連接所述更新單元，獲取所述採集頻譜中的所述噪音功率譜的增益，並根據所述增益對所述採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；處理單元，連接所述計算單元，用以接收所述計算單元輸出的所述計算結果，對所述計算結果進行傅立葉逆變換處理，去除所述音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
於另一較佳實施方式中，其中所述採集單元中包括：一緩衝單元，用以接收所述採集單元獲取的所述聲音訊號；一微處理單元，連接所述緩衝單元，用以對所述緩衝單元中的所述聲音訊號進行沖取樣處理。
於又一較佳實施方式中，其中於所述緩衝單元中，所述聲音訊號按照預定的音頻封包形式存儲於所述緩衝單元中。
於另一較佳實施方式中，其中所述音頻處理框架層還包括：讀取單元，連接所述緩衝單元，用以讀取存儲於所述緩衝單元中的預定的所述音頻封包。
於另一較佳實施方式中，所述音頻封包時長爲10ms。
綜上所述，本發明設計的一種環噪消除系統及其應用方法是應用於以語音互動作爲互動基礎的家庭智能機器人的環境噪音消除的完整軟體技術方案，解決傳統環境噪音消除對變化範圍較大的非穩定噪音效果不好的問題。
爲了使本發明的技術方案及優點更加易於理解，下面結合附圖作進一步詳細說明。應當說明，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
本發明的核心思想是：首先對音頻數據根據頻譜能量來檢測是否爲有效語音起始幀，如果無有效語音，則統計平均的噪音變異數作爲噪音功率譜的初始值。當檢測到有效語音起始幀後，根據噪音功率譜的估計來判斷當前訊號是噪音還是有效語音訊號。如果是噪音，則對將之前的噪音功率譜與當前幀的功率譜做平滑處理，更新對噪音功率譜的估計，如果是語音，則更新當前語音幀頻譜中每個點的噪音功率譜，然後使用最小均方誤差判別法計算出當前幀的純淨音傅立葉變化的估值，然後使用反傅立葉變換得到環境音消除後的當前幀。
所以本發明涉及一種環噪消除方法，該方法應用於家庭機器人，其中包括有以下步驟：步驟S1，一採集單元對機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣，獲取與聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對音頻訊號通過傅立葉變換分析獲取與音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；步驟S2，按照預定的方法判斷當前的音頻幀是否匹配一預設的語音幀；步驟S3，於音頻幀匹配語音幀的狀態下，更新採集頻譜中每個音頻幀所對應的一噪音功率譜；步驟S4，獲取採集頻譜中的噪音功率譜的增益，並根據增益對採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；步驟S5，對計算結果進行傅立葉逆變換，去除音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
在一較佳實施例中，在步驟S3中還包括：步驟31、於音頻幀不匹配語音幀的狀態下，讀取當前的噪音功率譜；於噪音功率譜爲0的狀態下，執行步驟33；步驟32、根據噪音功率譜和採集頻譜處理計算得到新功率噪音譜，並將新功率噪音譜賦值於功率噪音譜；步驟33、根據當算所處環境中的噪音變異數計算並更新噪音功率譜。在步驟32中，噪音功率譜和採集頻譜按照平滑處理方法得到新功率噪音譜。
另外，本發明根據該環噪消除方法設計了一種環噪消除系統，應用於家庭機器人中，包括：採集單元，用以對機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣獲取與聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對音頻訊號通過傅立葉變換分析獲取與音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中，聲音訊號中包括噪音訊號，音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；判斷單元，連接採集單元，用以按照預定的方法判斷當前的音頻幀是否匹配一預設的語音幀；並形成一判斷結果輸出；更新單元，連接判斷單元，於判斷結果爲音頻幀匹配語音幀的狀態下，更將採集頻譜中每個音頻幀所對應的一噪音功率譜；計算單元，連接更新單元，獲取採集頻譜中的噪音功率譜的增益，並根據增益對採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；處理單元，連接計算單元，用以接收計算單元輸出的計算結果，對計算結果進行傅立葉逆變換處理，去除音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
在一較佳實施例中，採集單元中包括：一緩衝單元，用以接收採集單元獲取的聲音訊號；一微處理單元，連接緩衝單元，用以對緩衝單元中的聲音訊號進行沖取樣處理。
在另一較佳實施例中，於緩衝單元中，聲音訊號按照預定的音頻封包形式存儲於緩衝單元中。
在一較佳實施例中，音頻處理框架層還包括：讀取單元，連接緩衝單元，用以讀取存儲於緩衝單元中的預定的音頻封包。
下面結合實施例進行具體說明：
針對目前只能機器人環境降噪碰到的問題，綫提出一種應用於智能家庭機器人的環境噪音消除技術方案：一套預設嵌入式系統中實現音頻採集，處理的軟體系統層框架及音頻降噪處理演算法，應用於家庭智慧機器人，其中軟體系統包括：採集單元，用於從特定的音頻設備中採集音頻流數據的軟體驅動程式；其中採集單元中還包括：一個緩衝單元和微處理單元，緩衝單元用以接收採集單元獲取的聲音訊號，微處理單元連接緩衝單元，用來對緩衝單元中的聲音訊號進行重取樣處理，以及一讀取單元組成的降噪處理軟體層，讀取單元連接所述緩衝單元，用以讀取儲存在緩衝單元中的預定音頻封包。其中微處理單元從緩衝單元中讀取音頻數據流後，並對音頻數據流進行必要的重取樣處理，然後切割成10毫秒的音頻封包填充到緩衝單元，其中讀取單元用於從緩衝單元中讀取經過預處理的音頻封包，然後輸送到演算法進行環境噪音消除處理判斷單元，與採集單元連接，用以按照預定的方法判斷當前音頻幀是否匹配一預設的語音幀，形成一判斷結果輸出，並適配不同的底層驅動以及上層應用軟體的適配軟體程式；更新單元，與該判斷單元連接，於判斷結果爲音頻幀匹配語音幀的狀態下，更新採集頻譜中每個音頻幀對應的一噪音功率譜；計算單元，獲取採集頻譜中的噪音功率譜的增益，並根據增益對採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；處理單元，連接計算單元，用以接受計算單元輸出的計算結果，對計算結果進行傅立葉逆變換處理，去除音頻中的噪音以獲取有效音頻訊號。
應用介面，將獲取的有效音頻訊號發送給上層應用。
如圖1所示，針對上述系統的應用，還涉及一種環噪消除的計算方法：步驟S1，家庭智能機器人通過音頻設備採集聲音訊號，獲取與聲音訊號相匹配的音頻數據，然後根據音頻數據的能量檢測該採集到的音頻數據是否爲有效語音起始幀，如果檢測的結果顯示爲無效的語音數據，則統計一下平均的噪音變異數作爲噪音功率譜的初始值，如果檢測到的結果顯示爲有效語音，則繼續進行下一步。
其中，在步驟S1中，家庭智能機器人通過對採集到的音頻數據進行離散傅立葉變換來得到被採集的音頻數據的頻譜，離散傅立葉變換是通過把訊號從時間域變換到頻率域，進而研究訊號的頻譜結構和變化規律。
步驟S2，根據步驟S1中的統計的噪音功率譜的估計來判斷採集到音頻數據是否爲噪音，如果是噪音，則將該噪音的功率譜和之前統計的噪音功率譜做平滑處理，在進行完平滑處理後更新噪音功率譜的估計，如果檢測到的不是噪音，而是正常的命令語音，則進行下一步。
步驟S3，更新被採集到音頻數據的語音幀頻譜中每個點的噪音功率譜，然後計算該音頻數據的純淨音傅立葉變化估值，在本發明中，通過使用最小均方誤差判別法計算該語音幀的純淨音傅立葉變化估值。
步驟S4，獲取採集頻譜中的噪音功率增益，並根據增益對所採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出。
步驟S5，去除被採集到音頻數據中的環境音，以獲得純淨音，這樣只能機器人就能很清楚的得到命令內容，在本發明中，通過離散傅立葉逆變換去除音頻數據中的環境音。
所以在一個基於安卓嵌入式智慧操作系統的基於語音互動的家庭智慧機器人中，需要機器人在語音採集後進行環境噪音消除以提高語音識別正確率。
綜上所述，本發明設計的一種環噪消除系統及其應用方法是應用於以語音互動作爲互動基礎的家庭智能機器人的環境噪音消除的完整軟體技術方案，解決傳統環境噪音消除對變化範圍較大的非穩定噪音效果不好的問題。
透過說明和附圖，給出了具體實施方式的特定結構的典型實施例，基於本發明精神，還可作其他的轉換。儘管上述發明提出了現有的較佳實施例，然而，這些內容並不作爲局限。
對於本領域的技術人員而言，閱讀上述說明後，各種變化和修正無疑將顯而易見。因此，所附的權利要求書應看作是涵蓋本發明的真實意圖和範圍的全部變化和修正。在權利要求書範圍內任何和所有等價的範圍與內容，都應認爲仍屬本發明的意圖和範圍內。
無
參考所附附圖，以更加充分的描述本發明的實施例。然而，所附附圖僅用於說明和闡述，並不構成對本發明範圍的限制。 圖1爲本發明演算法流程示意圖。
Claims (7)
- 一種環噪消除方法，應用於家庭機器人，包括以下步驟：步驟S1，一採集單元對所述機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣，獲取與所述聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對所述音頻訊號通過離散傅立葉變換分析獲取與所述音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中所述音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；步驟S2，按照預定的方法判斷當前所述的音頻幀是否匹配一預設的語音幀；步驟S3，於所述音頻幀匹配所述語音幀的狀態下，更新所述採集頻譜中每個所述音頻幀所對應的一噪音功率譜；所述步驟S3中更包括：步驟31，於所述音頻幀不匹配所述語音幀的狀態下，讀取當前的所述噪音功率譜；於所述噪音功率譜為0的狀態下，執行步驟33；步驟32，根據所述噪音功率譜和所述採集頻譜處理計算得到新功率噪音譜，並將所述新功率噪音譜賦值於所述功率噪音譜；步驟33，根據當算所處環境中的噪音變異數計算並更新所述噪音功率譜；步驟S4，獲取所述採集頻譜中的所述噪音功率譜的增益，並根據所述增益對所述採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；步驟S5，對所述計算結果進行傅立葉逆變換，去除所述音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
- 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中所述步驟32中，所述噪音功率譜和所述採集頻譜按照平滑處理方法得到新功率噪音譜。
- 一種環噪消除系統，應用於家庭機器人中，包括： 採集單元，用以對所述機器人當前所處環境中的聲音訊號進行取樣獲取與所述聲音訊號相匹配的音頻訊號，並對所述音頻訊號通過傅立葉變換分析獲取與所述音頻訊號相匹配的採集頻譜訊號，其中，所述聲音訊號中包括噪音訊號，所述音頻訊號由複數個音頻幀訊號組成；判斷單元，連接所述採集單元，用以按照預定的方法判斷當前所述的音頻幀是否匹配一預設的語音幀，並形成一判斷結果輸出；更新單元，連接所述判斷單元，於所述判斷結果為所述音頻幀匹配所述語音幀的狀態下，更將所述採集頻譜中每個所述音頻幀所對應的一噪音功率譜；計算單元，連接所述更新單元，獲取所述採集頻譜中的所述噪音功率譜的增益，並根據所述增益對所述採集頻譜進行傅立葉變換計算，形成一計算結果輸出；處理單元，連接所述計算單元，用以接收所述計算單元輸出的所述計算結果，對所述計算結果進行傅立葉逆變換處理，去除所述音頻訊號中的噪音以獲取有效音頻訊號。
- 如申請專利範圍第3項所述之系統，其中所述處理單元中包括：一緩衝單元，用以接收所述採集單元獲取的所述聲音訊號；一微處理單元，連接所述緩衝單元，用以對所述緩衝單元中的所述聲音訊號進行重取樣處理。
- 如申請專利範圍第4項所述之系統，其中於所述緩衝單元中，所述聲音訊號按照預定的音頻封包形式儲存於所述緩衝單元中。
- 如申請專利範圍第5項所述之系統，其中所述處理單元更包括：讀取單元，連接所述緩衝單元，用以讀取存儲於所述緩衝單元中的預定的所述音頻 封包。
- 如申請專利範圍第5項所述之系統，其中所述音頻封包時長為10ms。
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