[发明专利]一种基于频谱高点的空号检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：建立外呼样本库；将语音文件转化为频谱图，对频谱图进行数据清理后，设定基带，在各基带中查找能量最高点，对能量最高点进行连接，形成连接关系数组，对连接关系数组进行HASH处理，得到包括HASH值与时间点的分析数组，将分析数据在样本库中进行匹配，将满足设定条件的匹配样本，与分析数据进行HASH，得到第二HASH值，计算具有相同第二HASH值的匹配样本数量，若匹配样本数量大于设定阈值，则识别成功，若匹配样本数量小于等于设定阈值，则识别失败,得到外呼结果。

2.根据权利要求1所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：将语音文件转化为时域图，对时域图进行SIFT变换，生成频谱图。

3.根据权利要求2所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：将语音文件byte数组，转化为short数组，再将short数组转化为float数组，根据float数组生成时域图；short数组转化为float数组的转化公式，如下式所示：

float[i]＝(shorts[2*i]/32768f+shorts[2*i+1]/32768f)/2；

式中，i表示数组，转换后float数据为[-1，1]的参数。

4.根据权利要求2所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：对时域图进行SIFT变换，将所有float数组分成设定大小的窗口，相邻前后两个窗口中，后一个窗口的前半部分与前一个窗口的后半部分数据重叠，以窗口的一半作为取值间隔，每隔一取值间隔向后生成设定大小的窗口，形成包含时间、频率、能量谱密度的频谱图。

5.根据权利要求1所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：设定第一频率范围与能量谱阈值，满足能量谱阈值且属于第一频率范围的数据为有效数据，实现对数据的清理。

6.根据权利要求1所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：选定基带范围，查找所有窗口中处于同一基带的能量谱，在窗口中任选一能量数据点，在其两边分别查找第一设定数量的最大能量点，从二个第一设定数量的高能量点中，再选择第二设定数量的高能量点，作为该基带的能量高点。

7.根据权利要求6所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：将同一基带内，满足第二频率范围、间隔个数范围的能量最高点进行连接，形成连接关系数组，对连接关系数组进行HASH处理，得到第一HASH值，组成包括第一HASH值与时间点的分析数组。

8.根据权利要求7所述基于频谱高点的空号检测方法，其特征在于：

Hash方法如下：

int dt＝link.end.intTime-link.start.intTime；

int df＝link.end.intFreq-link.start.intFreq+300；

int freq＝link.start.intFreq；

int hash＝freq+5000*(df+600*dt)；

式中，dt表示时间差，df表示频率差，freq表示频率起始点。

9.一种基于频谱高点的空号检测系统，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一所述方法。