[发明专利]一种分布式阵列对齐方法

权利要求书

1.一种分布式阵列对齐方法，其特征在于，包括：

获取多个分布式设备中每个设备对于唤醒词的打分及基于预设规则生成的短时能量序列；

以打分最高对应的短时能量序列为基准，截取能量集中的预设区域作为电子采集标签；

将电子采集标签与每个设备生成的所述短时能量序列做滑动相关检测，得到所述电子采集标签在所述短时能量序列中的位置，以所述位置为对齐点，重新对各个设备对应的所述短时能量序列进行截取，完成对齐步骤；

所述将电子采集标签与每个设备生成的所述短时能量序列做滑动相关检测，得到所述电子采集标签在所述短时能量序列中的位置，具体包括：

将所述电子采集标签的起始位与所述短时能量序列中的第一位能量值对应；将所述电子采集标签的后续的每一位能量值与所述短时能量序列中的第一位后续的每一位能量值进行一一对应，确定该对应关系的初始参考值；

然后，依次将所述电子采集标签的起始位与所述短时能量序列中的第二位能量值、第三位能量值直至最后一位能量值进行对应，确定多个所述初始参考值；

比较确定的多个所述初始参考值，取最大的所述参考值时的对应关系为所述电子采集标签在所述短时能量序列中的位置；

所述将所述电子采集标签的起始位与所述短时能量序列中的第一位能量值对应；将所述电子采集标签的后续的每一位能量值与所述短时能量序列中的第一位后续的每一位能量值进行一一对应，确定该对应关系的初始参考值，具体为：

首先，将所述电子采集标签的第一位能量值与所述短时能量序列中的第一位能量值进行比对；依次将所述电子采集标签的下一位能量值与所述短时能量序列中的下一位能量值进行比对；当所述电子采集标签的所有能量值比对完成后，统计比对符合的个数作为所述初始参考值。

2.如权利要求1所述的分布式阵列对齐方法，其特征在于，所述基于预设规则生成的短时能量序列，具体包括：

每个设备通过唤醒模块获得唤醒词对应的语音数据；

通过前端降噪模块将所述语音数据进行降噪处理；

通过唤醒打分模块对降噪处理后的所述语音数据进行打分，同时将所述语音数据进行缓存；

当打分大于阈值时，依据唤醒模块给出的所述语音数据的起止点计算所述语音数据的所述短时能量序列。

3.如权利要求1所述的分布式阵列对齐方法，其特征在于，所述预设区域为75％～85％的短时能量序列的部分。

4.如权利要求2所述的分布式阵列对齐方法，其特征在于，通过唤醒打分模块对降噪处理后的所述语音数据进行打分中，打分的具体操作如下：

提取所述语音数据的特征序列；所述特征序列包括：所述语音数据的每一帧的特征向量；

将每一个所述特征向量分别带入到事先训练好的唤醒词模型中进行打分，获得所述特征向量的分值；所述唤醒词模型为混合高斯模型；

将所述特征序列中的各个所述特征向量的分值相加作为所述语音数据的分值；

其中，将所述特征向量o＝(o₁,o₂,···,o_i,···,o_n)带入到事先训练好的唤醒词模型中进行打分的计算公式为：

其中，log(P(O))为所述特征向量的分值，j表示为所述唤醒词模型的第j个参数向量，m表示所述唤醒词模型的所述参数向量的个数，所述唤醒词模型的平均向量为μ＝(μ₁,μ₂,···,μ_i,···,μ_n)，c_j为对应所述第j个参数向量的常数。

5.如权利要求2所述的分布式阵列对齐方法，其特征在于，计算所述语音数据的所述短时能量序列具体包括：

将所述语音数据按每隔一预设时间截取为一个短时数据的方式获得多个短时数据，分别计算各个所述短时数据的能量；将各个所述短时数据的能量组成数组后形成所述短时能量序列。