一种周期性瞬态干扰事件检测方法技术

一种周期性瞬态干扰事件检测方法，包括以下步骤:S1.根据麦克风接收的时频域信号估计非瞬态信号功率谱以及条件语音存在概率：S2.估计瞬态噪声功率谱和最优增益频谱；S3.根据瞬态干扰的条件存在概率，判断瞬态干扰是否存在周期性：S31.根据瞬态干扰噪声功率谱的最优增益频谱，计算指定频带内的最优增益函数的平均值，S32.根据最优增益函数平均值判断当前帧是否包含瞬态干扰，S33.判断是否有周期性瞬态干扰事件发生。本发明专利技术利用在增强瞬态干扰过程中获取的瞬态干扰的条件存在概率，求取帧瞬态干扰的条件概率，对连续帧求取帧瞬态干扰条件概率的平均值进行周期性瞬态干扰事件判断，提高了判断正确率，并为利用瞬态干扰控制语音设备提供了技术基础。备提供了技术基础。备提供了技术基础。

【技术实现步骤摘要】
一种周期性瞬态干扰事件检测方法


[0001]本专利技术属于数字信号处理
，具体涉及一种周期性瞬态干扰事件检测方法。

技术介绍

[0002]在语音信号处理
，瞬态噪声通常被看作是一种干扰信号，瞬态噪声抑制被广泛用于提高通话质量，即提高语音清晰度和可懂度。然而在不需要进行语音通话的场景下，瞬态噪声也可作为一种有用的信息。例如：利用燃气灶点火形成的周期性瞬态干扰来启动油烟机，避免人们忘记开油烟机，减少厨房油烟污染。此外，在忘记关冰箱门或没关严的情况下，冰箱会发出提示音，可以利用该周期性瞬态声音来自动关闭冰箱门，节能减排。因此需要一种周期性瞬态干扰事件检测方法，来判断设备的工作状态。

技术实现思路

[0003]为利用瞬态噪声对语音设备的工作状态进行检测，本专利技术公开了一种周期性瞬态干扰事件检测方法。
[0004]本专利技术所述一种周期性瞬态干扰事件检测方法，其特征在于,包括以下步骤:
[0005]S1.设定麦克风接收信号为
[0006]y(n)=x(n)+t(n)
[0007]式中n为时间刻度，x(n)为语音信号，t(n)为瞬态噪声。
[0008]通过短时傅里叶变换可得麦克风接收的时频域信号
[0009]Y(k,l)=X(k,l)+T(k,l) ，式中k为频率刻度，l为时域帧索引；
[0010]估计非瞬态信号功率谱λ
d
(k,l)以及条件语音存在概率p(k,l)；
[0011]S2.估计瞬态噪声功率谱λ
t
(k,l) 和最优增益频谱G(k,l)
[0012]瞬态噪声功率谱的表达式为
[0013]λ
t
(k,l)=|G(k,l)*Y(k,l)|2[0014]式中G(k,l)代表估计瞬态干扰噪声功率谱的最优增益频谱，其计算公式为
[0015][0016]式中G
min
是预先设定的无瞬态噪声存在时的频谱增益， G
H1
是有瞬态噪声存在时的增益，其表达式为
[0017][0018][0019]式中e 为自然常数，ξ(k,l)是瞬态噪声的先验信噪比，αt代表权重因子，且αt∈[0,1]，而γ(k,l)是后验信噪比，v(k,l)表示先验信噪比和后验信噪比的关系参数，计算公式分别为：
[0020][0021][0022]式中Y(k,l)为S1步骤中麦克风接收的时频域信号，λ
d
（k,l）为非瞬态信号功率谱；
[0023]S3.根据瞬态干扰的条件存在概率，判断瞬态干扰是否存在周期性：
[0024]S31.首先根据瞬态干扰噪声功率谱的最优增益频谱G(k,l)，计算指定频带内的最优增益函数的平均值，即
[0025][0026]式中bin
start
为指定频带的频带起点，bin
end
为频带终点。
[0027]计算以当前帧为终点的连续m帧最优增益函数平均值
[0028][0029]m为设定的平均最优帧数；
[0030]S32.若大于设定的瞬态干扰概率门限G
Th
，则判断当前帧为瞬态干扰，否则认为当前帧不包含瞬态干扰噪声；
[0031]当确定当前帧包含瞬态干扰噪声时，则进行周期性瞬态干扰事件检测，进入步骤S33,否则重复步骤S32；
[0032]S33.判断周期性瞬态干扰事件是否发生；
[0033]S331.构建事件判断循环窗，用于存储当前瞬态干扰帧数与上一次瞬态干扰帧数的差值T
d
，表达式为
[0034]T
d
= T
current
‑ꢀ
T
last
[0035]式中T
current
为当前瞬态干扰帧数， T
last
为上一次瞬态干扰帧数；
[0036]构建事件判断循环窗来循环存储当前瞬态干扰帧数与上一次瞬态干扰帧数之间的全部T
d
帧，循环窗的窗长为L,对循环窗内每一当前帧，计算当前第l帧的差值；
[0037]T
d
(l)= T
current
‑ꢀ
T
last
[0038]l=1,2
…
L
[0039]S332.设定周期性瞬态干扰事件的周期时间为T0，进一步将周期时间转换成周期帧数T
[0040]T=T0/（len/F
s
）
[0041]式中len为每帧信号的长度，Fs为信号采样频率；
[0042]设定判断周期性瞬态干扰事件的最小门限值T
min
和最大门限值T
max
，且满足T
min
<T<T
max
；T
min
，T
max
分别表示门限最小值和门限最大值，单位为帧数；
[0043]S333.对循环窗存储的当前差值进行判断，若差值大于等于门限最小值且小于等于门限最大值，则进行周期计数，
[0044]如果T
min
≤T
d
(l) ≤T
max
,Count值计数加1；
[0045]若循环窗内L帧的周期计数count大于指定周期性瞬态干扰事件门限T
judge
，则判断有周期性瞬态干扰事件发生。
[0046]优选的,所述步骤S331中还包括相邻间干扰判断，设置干扰阈值δT，当Td大于δT时，认为不存在相邻间干扰，如果认为存在相邻间干扰，则不进行后续步骤并重复S331步骤。
[0047]优选的,判断周期性瞬态干扰事件的最小门限值Tmin=T
‑
TR和最大门限值Tmax=T+TR,TR为设定的容忍帧数。
[0048]优选的,如权利要求1所述的周期性瞬态干扰事件检测方法，其特征在于，所述S1步骤中利用MCRA算法估计得到非瞬态信号功率谱
[0049][0050][0051]式中α
d
为第一平滑参数，且α
d
∈[0,1]，代表时变平滑参数，p(k,l)为条件语音存在概率，其表达式为
[0052]p(k,l)=α
p *p(k,l
‑
1)+( 1
‑
α
p
)*I(k,l)
[0053][0054]式中α
p
为第二平滑参数，且α
p
∈[0,1]，I(k,l)为标识函数，当I(k,l)=1时，标记第l帧的第 k个频点包含语音信号，否则不包含，其中δ为经验阈值，S
r
（k,l）为功率谱比值，其表达式为
[0055]S
r
（k,l）= S（k,l）/ S
min
（k,l），式中S(k,l)是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种周期性瞬态干扰事件检测方法，其特征在于,包括以下步骤:S1.设定麦克风接收信号为y(n)=x(n)+t(n)式中n为时间刻度，x(n)为语音信号，t(n)为瞬态噪声；通过短时傅里叶变换可得麦克风接收的时频域信号Y(k,l)=X(k,l)+T(k,l) ，式中k为频率刻度，l为时域帧索引；估计非瞬态信号功率谱λ
d
(k,l)以及条件语音存在概率p(k,l)；S2.估计瞬态噪声功率谱λ
t
(k,l) 和最优增益频谱G(k,l)瞬态噪声功率谱的表达式为λ
t
(k,l)=|G(k,l)*Y(k,l)|2式中G(k,l)代表估计瞬态干扰噪声功率谱的最优增益频谱，其计算公式为；式中G
min
是预先设定的无瞬态噪声存在时的频谱增益， G
H1
是有瞬态噪声存在时的增益，其表达式为；；式中e 为自然常数，ξ(k,l)是瞬态噪声的先验信噪比，αt代表权重因子，且αt∈[0,1]，而γ(k,l)是后验信噪比，v(k,l)表示先验信噪比和后验信噪比的关系参数，计算公式分别为：；；式中Y(k,l)为S1步骤中麦克风接收的时频域信号，λ
d
（k,l）为非瞬态信号功率谱；S3.根据瞬态干扰的条件存在概率，判断瞬态干扰是否存在周期性：S31.首先根据瞬态干扰噪声功率谱的最优增益频谱G(k,l)，计算指定频带内的最优增益函数的平均值，即；式中bin
start
为指定频带的频带起点，bin
end
为频带终点；计算以当前帧为终点的连续m帧最优增益函数平均值
m为设定的平均最优帧数；S32.若大于设定的瞬态干扰概率门限G
Th
，则判断当前帧为瞬态干扰，否则认为当前帧不包含瞬态干扰噪声；当确定当前帧包含瞬态干扰噪声时，则进行周期性瞬态干扰事件检测，进入步骤S33,否则重复步骤S32；S33.判断周期性瞬态干扰事件是否发生；S331.构建事件判断循环窗，用于存储当前瞬态干扰帧数与上一次瞬态干扰帧数的差值T
d
，表达式为T
d
= T
current
‑ꢀ
T
last
式中T
current
为当前瞬态干扰帧数， T
last
为上一次瞬态干扰帧数；构建事件判断循环窗来循环存储当前瞬态干扰帧数与上一次瞬态干扰帧数之间的全部T
d
帧，循环窗的窗长为L,对循环窗内每一当前帧，计算当前第l帧的差值；T
d
(l)= T
current
‑ꢀ
T
last
l=1,2
…
LS332.设定周期性瞬态干扰事件的周期时间为T0，进一步将周期时间转换成周期帧数TT=T0/（len/F
s
）式中len为每帧信号的长度，Fs为信号采样频率；设定判断周期性瞬...

【专利技术属性】
技术研发人员：张语婷，
申请(专利权)人：成都启英泰伦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：