[发明专利]鲁棒性活动语音检测方法

摘要

鲁棒性活动语音检测方法，属于音频信号处理领域。本发明为了解决现有的活动语音检测方法是基于傅立叶变换提取的频域音频特征，但该类型音频特征对噪音缺乏鲁棒性的问题。本发明方法包括：一：采样大量的历史语音数据，训练出语音字典集；二：根据所述语音字典集对输入的语音信号进行稀疏分解，提取语音的稀疏系数C；三：根据所述稀疏系数C重构被稀疏分解的语音信号四：获取所述重构的语音信号的时域能量序列E；五：设计一个短时窗W₁，计算得分y_n；六：设计一个长时窗W₂，计算判决阈值β_n；七：判断是否有y_n＞β_n公式成立，是，则确定输入的语音信号S为语音，否，则确定输入的语音信号S为非语音，进而完成对活动语音的检测。

主权项

1.鲁棒性活动语音检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：采样大量的历史语音数据，并根据所述历史语音数据训练出一个语音字典集Ψ∈R^L×D，其中R表示是实数空间，L和D是大于0的自然数，分别表示某一空间维度；步骤二：根据步骤一获取的语音字典集Ψ，对输入的语音信号S＝{s₁，s₂，...，s_N}∈R^L×N进行稀疏分解，提取语音的稀疏系数C＝{c₁，c₂，...，c_N}∈R^D×N；其中N是自然数，表示某一空间维度；步骤三：根据步骤二获取的稀疏系数C重构被稀疏分解的语音信号S~={s~1,s~2,...,s~N}∈RL×N;]]>步骤四：获取步骤三所述重构的语音信号的时域能量序列E＝{e₁，e₂，...，e_N}∈R；步骤五：设计一个短时窗W₁，以所述短时窗W₁与时域能量序列E进行滑动卷积运算，将每次计算的结果STME_n作为某一特定帧s_n的得分y_n；其中n＝1，...，N，W₁的长度取值范围为[2+1，2×10+1]；步骤六：设计一个长时窗W₂，以所述长时窗W₂与时域能量序列E进行滑动卷积运算，将每次计算的结果LTME_n作为某一特定帧s_n的判决阈值β_n；其中W₂的长度取值范围为[1000，1000×10]，当n＜6000，取n作为长度值；步骤七：判断是否有y_n＞β_n公式成立，判断结果为是，则确定输入的语音信号S为语音，判断结果为否，则确定输入的语音信号S为非语音，进而完成对活动语音的检测。