[发明专利]一种基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法

权利要求书

1.一种基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于，包括：

采集烧结机尾的音频信息并提取噪声部分；

利用维纳滤波算法对所述噪声部分进行去噪处理；

利用谱减法对去噪处理后的噪声去除背景噪声；

提取去噪后音频的突变位置为掉落帧位置，并将所述掉落帧后一帧作为掉落后帧，实现烧结机尾关键帧的提取。

2.如权利要求1所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：所述采集的烧结机尾的音频信息包括将音频的前0.5s，作为声音的背景部分，即静默状态或噪声状态下的底层噪声。

3.如权利要求1或2所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：利用维纳滤波算法对所述噪声部分进行去噪处理包括，

利用噪声活动性检测在无语音帧时的信号功率谱得到对噪声功率谱的近似估计；

采用后验信噪比和先验信噪比进行加权组合得到先验信噪比估计；

将增益函数和噪声信息进行相乘，得到增强后的语音信号谱。

4.如权利要求3所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：所述先验信噪比的估计包括，

其中，α取0.99，表示在第m-1帧频点w_k处的增强信号功率谱，Y_k(m)和D_k(m)分别表示第m帧频点处写图片描述处的带噪语音和噪声功率谱。

5.如权利要求4所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：所述先验信噪比的增益函数包括，

其中，为在w_k处的先验信噪比估计。

6.如权利要求5所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：所述增强后的语音信号谱包括，

X_i+1(w)＝H_i(w)Y(w)

其中，Y(w)为带噪语音y(n)的频谱。

7.如权利要求1所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：所述利用谱减法对去噪处理后的噪声去除背景噪声包括，

任何一帧语音信号x_i(m)做DFT，即变换到频域后为：

其中，x(n)为语音的事件序列，加窗分帧处理后可以得到第i帧语音信号为x_i(m)，帧长为N。

8.如权利要求7所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：还包括，

提取幅值|x(k)|，以及相位角：

9.如权利要求8所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，其特征在于：还包括，

根据静音段估计噪声，利用噪声段的平均能量值来描述噪声成分，其能量值为：

其中，噪声段时长为IS，对应的帧数为NIS。