基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102254558A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102254558A(43)申请公布日2011.11.23(21)申请号201110184321.8(22)申请日2011.07.01(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号(72)发明人张毅罗元蔡军林海波谢颖徐晓东黄璜(74)专利代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司11275代理人赵荣之(51)Int.Cl.G10L15/20(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法(57)摘要本发明请求保护一种在一般噪声环境下基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，涉及人工智能领域，本发明中语音信号序列经过一系列预处理；估计倒谱距离dst；计算短时能量amp；为倒谱距离和短时能量分别确定两个高低门限；进行语音端点检测；通过倒谱距离或能量超过了低门限来判断语音进入过渡段和倒谱距离或能量超过高门限来判断进入语音段，实现一般噪声环境下的语音端点检测，本发明与其它低噪声下的语音端点检测方法不同之处在于提出了一种一般噪声环境下有效的语音端点检测方法，利用此方法能准确检测到语音端点，通过设置5个基本语音命令：前进、后退、左转、右转、停止，在智能轮椅上实现了语音控制。CN102548ACCNN110225455802254564A权利要求书1/2页1.基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集并对语音信号序列预处理；步骤2：通过以下公式计算当前状态的倒谱距离dst：式中，dst为倒谱距离，对于两个不同信号s0(n)和s1(n)，c0(n)和c1(n)分别对应于谱密度函数和的倒谱系数，表示角频率；步骤3：通过以下公式计算当前状态的短时能量amp：式中，x(m)表示语音信号，表示窗函数，m表示帧长，n表示第几帧语音信号；步骤4：确定倒谱距离门限、短时能量门限；步骤5：语音端点检测，根据当前状态的倒谱距离与倒谱距离门限的比较，当前状态的短时能量与短时能量门限的比较，来确定语音信号处理的相应阶段的处理程序。2.根据权利要求1所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤1中的：语音信号序列预处理包括将语音序列通过减去平均值来去掉直流，再对语音序列作归一化处理，然后通过一个预加重滤波器，滤去电源干扰。3.根据权利要求1所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤4中的倒谱距离门限包括倒谱距离高门限dst1和倒谱距离低门限dst2。4.根据权利要求3所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤4中的短时能量门限包括短时能量高门限amp1和短时能量低门限amp2。5.根据权利要求1所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤2中计算当前状态的倒谱距离dst采用以下公式进行：式中，c0(n)表示信号0的倒谱系数，c1(n)表示信号1的倒谱系数，p表示倒谱系数的阶数，n表示自然数。6.根据权利要求1所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤3中当前状态的短时能量amp是根据语音信号和窗函数来计算短时能量，所采用窗函数为汉明窗w(n)，其公式如下：其中N为帧长，即窗的长度。7.根据权利要求1所述的基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法，其特征在于：所述步骤5中的语音端点检测包括以下步骤：步骤51：若当前状态的倒谱距离dst大于倒谱距离最低门限dst2或当前状态的短时能量amp大于短时能量最低门限amp2，记录标记起始点，则进入语音处理过渡段；步骤52：在语音处理过渡段中，如果当前状态的倒谱距离dst小于倒谱距离最低门限2CCNN110225455802254564A权利要求书2/2页dst2且当前状态的短时能量amp小于短时能量最低门限amp2，则当前状态进入静音状态；步骤53：若当前状态的倒谱距离dst大于倒谱距离最高门限dst1或当前状态的短时能量amp大于短时能量最高门限amp1，则当前状态进入语音段。3CCNN110225455802254564A说明书1/7页基于端点检测的智能轮椅语音识别的控制方法技术领域[0001]本发明涉及一种智能控制与人工智能领域，特别涉及一种智能轮椅语音识别的端点检测控制方法。背景技术[0002]随着世界人口老龄化越来越严重和各种灾难、疾病等原因造成的残障人士的增加，他们存在不同程度的能力丧失，如行走、视力、动手及语言等，这一些特殊群体的医疗和护理，将成为经济和社会发展的巨大压力。为了给残障人士和老人平常生活带来方便，世界各国都广泛开展了智能轮椅方面研究。[0003]以前的轮椅主