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申请/专利权人：清华大学苏州汽车研究院(相城)
摘要：本发明公开了一种提高车内语音识别准确率的前处理系统及其控制方法，控制方法包括以下步骤：振动传感器采集当前车外不同位置处的原始振动信号，同时车内麦克风采集当前车内的声音信号；通过卷积神经网络降噪模型和循环神经网络模型建立传递通道模型，以形成原始振动信号与车内噪声信号的映射关系，并输出建模后的抵消信号；根据建模后的抵消信号去除所述声音信号中的车内噪声信号，得到降噪后的残余信号，以作为语音识别系统的输入信号。本发明提供的前处理系统在语音识别系统前端进行语音信号的降噪及增强，提升语音识别的正确率，同时通过麦克风的布放定位车内发出语音的乘客位置，便于满足不同乘客的控制需求。
主权项：1.一种提高车内语音识别准确率的前处理系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集当前车外不同位置处的原始振动信号，同时采集当前车内声音信号，所述车内声音信号包括车内噪声信号和车内语音信号，存在多个车内麦克风同时采集当前车内不同位置的声音信号，通过卷积神经网络定位模型提取车内不同位置车内语音信号的声学特征，根据提取的声学特征将车内空间分为多个区域，用以对发出语音信号的乘客位置进行定位；S2、通过卷积神经网络降噪模型对所述原始振动信号进行实时特征学习，得到相应的特征向量并输出至循环神经网络模型中；S3、通过所述循环神经网络模型建立传递通道模型，以形成所述原始振动信号与所述车内噪声信号的映射关系，并输出建模后的抵消信号，包括：S31、通过所述循环神经网络模型得到抵消信号；S32、所述抵消信号与所述车内噪声信号进行比较，得到残余误差信号；S33、当所述残余误差信号超过设定值时，执行S34；当所述残余误差信号不超过设定值时，直接输出该抵消信号；S34、根据残余误差信号更新所述循环神经网络模型中的模型参数，再执行S31-S33；S4、根据所述抵消信号，去除所述车内声音信号中的所述车内噪声信号，得到降噪后的语音信号，并把该语音信号作为语音识别系统的输入信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学苏州汽车研究院(相城) 一种提高车内语音识别准确率的前处理系统及其控制方法
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