[发明专利]用于处理信号的方法和设备

说明书

本发明涉及一种用于处理信号（105）的方法（400）。所述方法（400）包括读入（410）所述信号（105）的步骤和在使用带通滤波器（BPF1）的情况下对所述信号（105，105＇）进行滤波（420）以便获得带通滤波信号（130）的步骤。此外，所述方法（400）还包括对所述带通滤波信号（130）或者得自所述带通滤波信号（130）的信号（130＇）进行模拟数字转换（430）的步骤，以便获得模拟数字滤波信号（135）。所述方法（400）也包括在使用期望值（E1）的情况下评估（440）所述模拟数字滤波信号（135）的步骤，以便获得控制信号（145），其中所述期望值（E1）代表所述信号（105）的期望的信号参数。最后，所述方法（400）包括根据所述控制信号（145）操控（450）所述带通滤波器（BPF1）的步骤，以便将所述带通滤波器（BPF1）的通带频率范围从第一通频带改变到第二通频带。

技术领域

本发明从按照独立权利要求的前序部分所述的方法或者设备出发。计算机程序也是本发明的主题。

背景技术

对音频信号（声信号）的分析是各种技术应用的主要组成部分。当前，（在语音输入的意义下的）语音识别应得到最重要的意义。音频信号为此被记录，常常经由互联网来传输并且在有效率的服务器上被分析。电池组驱动的无线传感器节点（Wireless-Sensor-Node）大多并不能映射（abbilden）该功能。对无线传感器节点的要求通常也明显较不复杂。问题减少到将语音的出席识别为唤醒触发器（Wake-Up-Trigger），或者减少到将特定的关键字（Key-Word）识别为应触发对传感器节点的预先确定的反应的关键字（Schluesselworten）。将简单的声音事件（玻璃破裂、敲打、...）识别为对噪声的分析同样是重要的。对这些事件进行分类利用嵌入式硬件原则上遭受的功能限制也是可能的。

用于信号处理的可能的方案设置了记录麦克风信号和数字的数据处理。可是，该方案遭受如下问题，以例如8到44 kHz的采样率（Sample-Rate）记录声信号导致例如超过300μΑ的电流消耗（与所使用的硬件有关）。典型的电池组驱动的系统的最终得到的运行时间可能会过短。也可设想的是如下构思：在该构思中，模拟的声信号被引导至滤波器组并且在频谱上被分解。相应的频谱成分被整流，并且利用低通滤波器来平滑。低通滤波器（fg=16Hz）引起对信号取平均值，并且因此有效地对信号取窗（Fensterung）（例如具有为约10ms到30ms的窗口宽度）。滤波器组因此提供特征向量（Feature-Vektor），该特征向量可以利用机器学习（Machine-Learning）的技术被分类。

通过使用具有多个并列的滤波器的滤波器组，该构思的技术实施方案要求90nm工艺中的例如大约2mm²的芯片面积。

发明内容

在此背景下，利用这里介绍的方案，介绍了一种根据主权利要求所述的方法，此外还介绍了一种根据主权利要求所述的使用该方法的设备，以及最后介绍了一种根据主权利要求所述的相对应的计算机程序。通过在从属权利要求中举出的措施，可能有利地改进和改善在独立权利要求中所说明的设备。

这里介绍的方案提出了一种用于处理信号的方法，其中该方法具有下列步骤：

- 读入信号；

- 在使用带通滤波器的情况下对所述信号进行滤波，以便获得带通滤波信号；

- 对所述带通滤波信号或者得自所述带通滤波信号的信号进行模拟数字转换，以便获得模拟数字滤波信号；

- 在使用期望值的情况下评估（Auswerten）所述模拟数字滤波信号，以便获得控制信号，其中所述期望值代表所述信号的期望的信号参数；以及

- 根据所述控制信号来操控（Ansteuern）带通滤波器，以便将带通滤波器的通带频率范围从第一通频带改变到第二通频带。